AVALIAÇÃO DOS EFEITOS DAS ALTERAÇÕES NA...
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UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
FACULDADE DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL
AVALIAÇÃO DOS EFEITOS DAS ALTERAÇÕES NA
COBERTURA E USO DO SOLO SOBRE O REGIME DE
VAZÕES VIA MODELAGEM HIDROLÓGICA
CONSIDERANDO INCERTEZA PARAMÉTRICA
PLÁCIDO SOUSA BESERRA
ORIENTADOR: DIRCEU SILVEIRA REIS JUNIOR
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO EM TECNOLOGIA AMBIENTAL E
RECURSOS HÍDRICOS
PUBLICAÇÃO: PTARH.DM – 194/16
BRASÍLIA/DF: SETEMBRO – 2016
ii
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
FACULDADE DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL
AVALIAÇÃO DOS EFEITOS DAS ALTERAÇÕES NA COBERTURA
E USO DO SOLO SOBRE O REGIME DE VAZÕES VIA
MODELAGEM HIDROLÓGICA CONSIDERANDO INCERTEZA
PARAMÉTRICA
PLÁCIDO SOUSA BESERRA
DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO DEPARTAMENTO DE
ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL DA FACULDADE DE
TECNOLOGIA DA UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA COMO PARTE DOS
REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE
MESTRE EM TECNOLOGIA AMBIENTAL E RECURSOS HÍDRICOS.
APROVADA POR:
_________________________________________________
Prof. Dirceu Silveira Reis Junior, PhD (ENC-UnB)
(Orientador)
_________________________________________________
Prof. Sérgio Koide, PhD (ENC-UnB)
(Examinador Interno)
_________________________________________________
Prof. Daniel Andrés Rodriguez ( CSST-INPE)
(Examinador Externo)
iii
FICHA CATALOGRÁFICA
BESERRA, PLÁCIDO SOUSA
Avaliação dos efeitos das alterações na cobertura e uso do solo sobre o regime de vazões
via modelagem hidrológica considerando incerteza paramétrica. [Distrito Federal]
2016.
xvii, 128p., 210x297 mm (ENC/FT/UnB, Mestre, Tecnologia Ambiental e Recursos
Hídricos, 2016). Dissertação de Mestrado – Universidade de Brasília. Faculdade
de Tecnologia. Departamento de Engenharia Civil e Ambiental.
1.Uso do solo 2. Modelagem hidrológica
3.Oeste Baiano 4. Incertezas
I. ENC/FT/UnB II. Título (série)
REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA
BESERRA, P.S. (2016). Avaliação dos efeitos das alterações na cobertura e uso do solo
sobre o regime de vazões via modelagem hidrológica considerando incerteza paramétrica.
Dissertação de Mestrado em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos, Publicação
PTARH.DM - 194/2016, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Universidade de
Brasília, Brasília, DF, 128p.
CESSÃO DE DIREITOS
AUTOR: Plácido Sousa Beserra.
TÍTULO: Avaliação dos efeitos das alterações na cobertura e uso do solo sobre o regime
de vazões via modelagem hidrológica considerando incerteza paramétrica.
GRAU: Mestre ANO: 2016
É concedida à Universidade de Brasília permissão para reproduzir cópias desta dissertação
de mestrado e para emprestar ou vender tais cópias somente para propósitos acadêmicos e
científicos. O autor reserva outros direitos de publicação e nenhuma parte desta dissertação
de mestrado pode ser reproduzida sem autorização por escrito do autor.
____________________________
Plácido Sousa Beserra
Rua Imbuias, Casa 8, Condomínio Verde, Jardim Botânico
CEP: 71.680-608, Brasília – DF, Brasil
iv
AGRADECIMENTOS
À minha mãe Carmen, que além de ter me dado a vida me deu um grande exemplo de
força e determinação e ao meu pai José Beserra por todas as oportunidades.
À Maura Martins, minha segunda mãe e seu esposo Tião Francelino, que me deram muito
mais do que suporte material, mas uma extensão do meu lar.
À minha mulher Ana Carolina, uma companheira paciente, motivadora e inspiradora.
Ao meu orientador e professor Dirceu Reis Jr, meus agradecimentos pela paciência e
valiosos conselhos.
A toda a equipe de professores do Programa de Pós-Graduação em tecnologia Ambiental e
Recursos Hídricos por tantos ensinamentos.
Ao Dr. Edson Eyji Sano, que forneceu os dados de cobertura e uso do solo do Oeste
Baiano.
À equipe do Grupo de Pesquisa de Hidrologia de Grandes Escala do Instituto de Pesquisas
Hidráulicas – IPH-UFRGS, em especial a Fernando Fan, pela disponibilidade em sanar
todas as dúvidas sobre o uso do modelo MGB-IPH.
À Dra. Maria Tereza Pantoja Gaspar, que contribuiu com este trabalho fornecendo os
dados hidrogeológicos do aquífero Urucuia.
Ao Instituo de Meio Ambiente e Recursos Hídricos do Estado da Bahia pelo fornecimento
dos dados de caracterização física da área de estudo.
À equipe do Departamento de Desenvolvimento e Cooperação Técnica da
SNSA/MCIDADES, nas pessoas de Manoel Renato Filho e Hélio José Freitas, pelo apoio
à realização deste trabalho.
À toda a turma de alunos do mestrado de 2014/1 do PTARH pelo companheirismo e
amizade.
v
RESUMO
Este estudo foi realizado na bacia do Rio Grande, afluente do Rio São Francisco, no Oeste
Baiano, região que é a maior produtora de grãos do estado Bahia e uma das maiores do
país. A área de estudo foi escolhida por ter tido ocupação recente, a partir da segunda
metade dos anos 1970, quando já se tem a disponibilidade de imagens de satélite, que
viabilizaram o histórico de evolução da cobertura e uso do solo. A avaliação dos efeitos
das mudanças na cobertura e uso do solo sobre as vazões foi realizada com a utilização do
modelo MGB-IPH. Na avaliação foram consideradas as incertezas do modelo e dos
parâmetros, para isso, ao invés de se considerar que há um único conjunto de parâmetros
que represente a bacia, foi considerado que diversos parâmetros podem representar a bacia.
Foram avaliadas as mudanças nas vazões mensais, anuais e nas vazões mínimas, no
período de 1969 a 2005, dividido em 3 períodos: P1, de 1969 a 1985, com o uso do solo de
1980; P2, de 1986 a 1995, com o uso do solo de 1990; e P3, de 1996 a 2005, com uso do
solo 2000. A detecção de ocorrência de alterações nas vazões em função das mudanças no
uso do solo foi realizada pela comparação dos resíduos entre as vazões observadas e
simuladas obtidos do período de referência, anterior à mudança no uso do solo, e nos
períodos posteriores. Também foram comparados os conjuntos de parâmetros obtidos de
calibrações realizadas nos diferentes períodos e, por fim, foram comparadas as respostas da
bacia aos diferentes conjuntos de parâmetros obtidos na calibração de cada período. O
modelo se mostrou eficiente em representar a hidrologia da bacia e capaz de detectar
efeitos da mudança no uso do solo sobre o escoamento superficial. Em todas as
comparações, os resultados indicam que houve redução das vazões devido à substituição
da vegetação natural por pastagem e culturas agrícolas.
vi
ABSTRACT
This study is about the Rio Grande Basin, a São Franscisco River tributary, in the West of
the State of Bahia, the region is the biggest grain producer of the State and one of the
biggest of the country. This area was chosen for its recent occupation, starting from the
latest 70’s, when satellite images became available, which enable the register of land-use
or land-cover – LULC. The evaluation of LULC changes effects on streamflow was made
using the MGB-IPH model. This evaluation considered model and parameter uncertainty,
for this instead of using one parameter set that represents the watershed, was considered
that various parameter sets can represent the watershed. Effects on the monthly, annual and
minimal streamflow was evaluated between 1969 and 2005, divided in three periods: P1,
from 1969 to 1985, using LULC from 1980; P2, from 1986 to 1995, using LULC from
1990; and P3, from 1996 to 2005, using LULC from 2000. The changes detection in
streamflow due to changes in LULC was performed by comparing the residuals between
observed and simulated streamflow obtained from the reference period prior to the change
in land-use, and in subsequent periods. The sets of calibration parameters obtained for each
period was also compared, and finally, the simulations obtained with different parameter
sets were compared between each other. The MGB-IPH was able to reproduce the
watershed hydrology and to detect the LULC changes effects on the runoff. Results have
indicated that there was streamflow decrease due to natural cover substitution for pasture
and crops.
vii
SUMÁRIO
1 - INTRODUÇÃO ............................................................................................................... 1
2 – OBJETIVOS .................................................................................................................... 3
2.1 - OBJETIVO GERAL ................................................................................................. 3
2.2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS ................................................................................... 3
3 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ......................................................................................... 4
3.1 - O CICLO HIDROLÓGICO E O PAPEL DA VEGETAÇÃO ................................. 4
3.2 - METODOLOGIAS EXPERIMENTAIS DE AVALIAÇÃO DOS EFEITOS DA
ALTERAÇÃO DA VEGETAÇÃO SOBRE O REGIME HIDROLÓGICO .................... 5
3.3 - IMPACTOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA E USO DO SOLO SOBRE
AS COMPONENTES DO CICLO HIDROLÓGICO ....................................................... 8
3.3.1 - Precipitação ................................................................................................. 10
3.3.2 - Interceptação ............................................................................................... 11
3.3.3 - Infiltração .................................................................................................... 11
3.3.4 - Evapotranspiração ....................................................................................... 12
3.4 - IMPACTOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA VEGETAL SOBRE O
ESCOAMENTO .............................................................................................................. 14
3.4.1 - Vazão anual ................................................................................................. 14
3.4.2 - Vazão máxima ............................................................................................. 17
3.4.3 - Fluxo de base ............................................................................................... 18
3.5 – MODELOS HIDROLÓGICOS ............................................................................. 19
3.5.1 - Classificação dos modelos hidrológicos ..................................................... 20
3.5.2 - Evolução da modelagem hidrológica .......................................................... 22
3.5.3 - Visão geral dos principais modelos hidrológicos ........................................ 24
3.6 - INCERTEZAS NA MODELAGEM HIDROLÓGICA ......................................... 27
3.7 - APLICAÇÃO DE MODELOS HIDROLÓGICOS NA AVALIAÇÃO DOS
EFEITOS DA ALTERAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL SOBRE O REGIME DE
VAZÕES ......................................................................................................................... 32
viii
3.8 - MODELO DE GRANDES BACIAS – MGB-IPH ................................................ 35
3.8.1 - Balanço de água no solo .............................................................................. 35
3.8.2 - Interceptação ............................................................................................... 38
3.8.3 - Evapotranspiração ....................................................................................... 39
3.8.4 - Escoamento superficial, subsuperficial e subterrâneo ................................. 42
3.8.5 - Escoamento na rede de drenagem ............................................................... 44
3.8.6 - Parâmetros do Modelo ................................................................................ 44
4 - METODOLOGIA .......................................................................................................... 47
4.1 - DETECÇÃO DOS EFEITOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA E USO DO
SOLO SOBRE O REGIME DE VAZÕES ..................................................................... 47
4.1.1 - Análise dos resíduos entre as vazões simuladas e observadas .................... 48
4.1.2 - Comparação entre os conjuntos de parâmetros obtidos de diferentes
calibrações ................................................................................................................... 49
4.1.3 - Análise dos resíduos entre as simulações com parâmetros de diferentes
calibrações ................................................................................................................... 49
4.2 - SIMULAÇÃO HIDROLÓGICA ............................................................................ 50
4.2.1 - Preparação dos dados de entrada no MGB-IPH .......................................... 51
4.2.2 - Geração de base de dados para aplicação do sistema de informações
geográficas ................................................................................................................... 51
4.2.3 - Geração das Unidades de Resposta Hidrológica ......................................... 53
4.3 - CALIBRAÇÃO DO MODELO ............................................................................. 55
5 - ESTUDO DE CASO ...................................................................................................... 56
5.1 - CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO .................................................. 56
5.1.1 - Hidrografia .................................................................................................. 59
5.1.2 - Topografia ................................................................................................... 60
5.1.3 - Geologia e Hidrogeologia ........................................................................... 63
5.1.4 - Clima ........................................................................................................... 67
5.1.5 - Vegetação .................................................................................................... 68
5.1.6 - Solos ............................................................................................................ 69
ix
5.1.7 - Cobertura e uso do solo ............................................................................... 71
5.2 - DADOS HIDROMETEOROLÓGICOS ................................................................ 74
5.2.1 - Precipitação ................................................................................................. 75
5.2.2 - Vazão ........................................................................................................... 78
5.2.3 - Dados climáticos ......................................................................................... 80
6 - RESULTADOS .............................................................................................................. 86
6.1 - BACIA A MONTANTE DO POSTO FLUVIOMÉTRICO NOVA VIDA-
MONTANTE ................................................................................................................... 86
6.1.1 - Calibração do modelo na bacia a montante do posto Nova Vida-Montante87
6.1.2 - Comparação entre as vazões simuladas e as vazões observadas no posto
Nova Vida - Montante ................................................................................................. 92
6.1.3 - Comparação dos parâmetros da bacia a montante do posto Nova Vida-
Montante ...................................................................................................................... 96
6.1.4 - Comparação entre as simulações com diferentes conjuntos de parâmetros da
bacia a montante do posto Nova Vida-Montante ........................................................ 99
6.2 - BACIA A MONTANTE DO POSTO FLUVIOMÉTRICO BOQUEIRÃO ........ 102
6.2.1 - Calibração do modelo na bacia a montante do posto Boqueirão .............. 102
6.2.2 - Comparação entre as vazões simuladas e as vazões observadas no posto
Boqueirão .................................................................................................................. 107
6.2.3 - Comparação dos parâmetros obtidos em diferentes calibrações na bacia do
Rio Grande ................................................................................................................. 110
6.2.4 - Comparação entre as vazões simuladas com diferentes conjuntos de
Parâmetros na bacia a montante do posto Boqueirão ................................................ 113
7 - CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES ..................................................................... 116
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................. 118
x
LISTA DE TABELAS
Tabela 3.1 - Valores de IAF para diferentes tipos de vegetação (Collischonn, 2001). ....... 38
Tabela 3.2 - Valores médios de albedo para diferentes coberturas de solo (Bayer, 2014).. 40
Tabela 3.3 - Resistência superficial mínima para diferentes tipos de cobertura vegetal
(Collischonn, 2001). ............................................................................................................ 41
Tabela 3.4 - Altura de diferentes tipos de cobertura vegetal (Collischonn, 2001). ............. 42
Tabela 3.5 - Parâmetros do MGB-IPH (Collischonn, 2001). .............................................. 44
Tabela 4.1 - Dados de entrada do modelo MGB-IPH ......................................................... 51
Tabela 5.1 - Evolução da produção de grãos da área de estudo (IBGE, 2016). .................. 57
Tabela 5.2 - Caracterização geológica da Bacia (INEMA, 2014). ...................................... 64
Tabela 5.3 - Resumo da evolução da cobertura e uso do solo na Bacia do Rio Grande. .... 74
Tabela 5.4 - Estações pluviométricas utilizadas no estudo ................................................. 75
Tabela 5.5 - Estações fluviométricas da área de estudo. ..................................................... 78
Tabela 5.6 - Estações meteorológicas.................................................................................. 80
Tabela 6.1 - Desempenho do modelo nos períodos calibrado e nos demais períodos na
bacia a montante do posto Nova Vida-Montante ................................................................ 87
Tabela 6.2 – Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões mensais no posto Nova Vida-Montante..................................................... 93
Tabela 6.3 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões médias anuais no posto Nova Vida-Montante. .......................................... 94
Tabela 6.4 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões mínimas no posto Nova Vida-Montante. ................................................... 95
Tabela 6.5 - Resultados do teste de Mann-Whitney para a comparação dos parâmetros
obtidos na calibração de cada período na bacia a montante do posto Nova Vida-Montante.
............................................................................................................................................. 98
Tabela 6.6 – Comparação dos resíduos entre as simulações obtidas com parâmetos
calibrados nos períodos P1, P2 e P3. ................................................................................. 100
Tabela 6.7 - Desempenho do modelo nos períodos calibrados e nos demais períodos da
bacia a montante do posto Boqueirão ................................................................................ 103
Tabela 6.8 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões mensais no posto Boqueirão. ................................................................... 108
Tabela 6.9 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões médias anuais no posto Boqueirão .......................................................... 109
xi
Tabela 6.10 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores
de p das vazões mínimas no posto Boqueirão. .................................................................. 110
Tabela 6.11 - Resultados do teste de Mann-Whitney para a comparação dos parâmetros
obtidos na calibração de cada período. .............................................................................. 112
Tabela 6.12 - Comparação dos resíduos entre as simulações obtidas com parâmetos
calibrados nos períodos P1, P2 e P3 na bacia a montante do posto Boqueirão. ................ 113
xii
LISTA DE FIGURAS
Figura 3.1 - Princípio da metodologia das bacias pareadas: as bacias passam por uma fase
de calibração (a) e (b) e em seguida é aplicado o tratamento (c) e (d) (Bayer, 2014). .......... 7
Figura 3.2 - (a) apresenta a correlação entre as bacias no período de libração e em (b) a
relação no período de tratamento (Bayer, 2014). .................................................................. 7
Figura 3.3 - Mudanças na vazão anual em função das mudanças da cobertura do solo para
diferentes tipos de vegetação (Bosh e Hewlett, 1982 - modificado). .................................... 9
Figura 3.4 - Comparação da evolução da umidade do solo no período seco coberto por
floresta e desmatado (Bruinjzeel e Critchley, 1994). .......................................................... 12
Figura 3.5 - Relação entre a cobertura do solo, a precipitação anual e a evapotranspiração
anual (Zhang et al., 2001). ................................................................................................... 14
Figura 3.6 - Variação na vazão média anual em função da porcentagem de tratamento
aplicado às bacias (Andréassian, 2004). .............................................................................. 15
Figura 3.7 - Mudanças da vazão anual em função da alteração da cobertura vegetal (Bayer,
2014). ................................................................................................................................... 16
Figura 3.8 - Variação da vazão anual em função de diversos tratamentos (Hornbeck, 1993
citado por Brown, 2005). ..................................................................................................... 17
Figura 3.9 - Variação das incertezas em função da definição da superfície de Pareto obtida
após calibração multiobjetivo (Gupta et.al. 1998 – modificado). ....................................... 30
Figura 3.10 - Balanço de água no solo em cada URH (Collischonn at al., 2007). .............. 36
Figura 4.1 - Discretização de mini-bacias e sub-bacias da Bacia do Rio Grande. .............. 52
Figura 4.2 - Unidades de resposta hidrológicas da Bacia do Rio Grande – 1980. .............. 53
Figura 4.3 - Unidades de resposta hidrológicas da Bacia do Rio Grande – 1990. .............. 54
Figura 4.4 - Unidades de resposta hidrológica da Bacia do Rio Grande – 2000.. ............... 54
Figura 5.1 - Localização da área de estudo. ........................................................................ 56
Figura 5.2 - Evolução do Produção de grãos nos municípios da área de estudo
(IBGE,2016). ....................................................................................................................... 58
Figura 5.3 - Hidrografia da sub-bacia do Rio Grande (ANA, 2010). .................................. 60
Figura 5.4 - Modelo digital de elevação da sub-bacia do Rio Grande (Miranda, 2005). .... 61
Figura 5.5 - Curvas de nível com espaçamento vertical de 50 metros da sub-bacia do Rio
Grande, obtido a partir do MDE. ......................................................................................... 61
Figura 5.6 - Mapa de declividades da sub-bacia do Rio Grande obtida a partir do MDE... 62
Figura 5.7 - Relevo da sub-bacia do Rio Grande ( INEMA, 2014). .................................... 63
xiii
Figura 5.8 - Mapa geológico da sub-bacia do Rio Grande ( INEMA, 2014). ..................... 65
Figura 5.9 - Mapa hidrogeológico da sub-bacia do Rio Grande ( INEMA, 2014). ............. 67
Figura 5.10 - Clima da sub-bacia do Rio Grande (IBGE, 2000). ........................................ 68
Figura 5.11 - Vegetação da sub-bacia do Rio Grande (IBGE, 2000). ................................. 69
Figura 5.12 - Mapa de solos da área de estudo (INEMA, 2014). ........................................ 71
Figura 5.13 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 1980 (Sano et.
al, 2011). .............................................................................................................................. 72
Figura 5.14 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 1990 (Sano et.
al, 2011). .............................................................................................................................. 73
Figura 5.15 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 2000 (Sano et.
al, 2011). .............................................................................................................................. 73
Figura 5.16 - Evolução do uso do solo na Bacia do Rio Grande. ........................................ 74
Figura 5.17 - Disponibilidade de dados de chuvas observados na área de estudo. ............. 76
Figura 5.18 - Disposição espacial dos postos pluviométricos utilizados no estudo. ........... 77
Figura 5.19 – Variações das precipitações anuais dos postos pluviométricos usados neste
estudo (1969- 2005). ............................................................................................................ 77
Figura 5.20 - Precipitações médias mensais dos postos pluviométricos utilizados neste
estudo (1969-2005). ............................................................................................................. 78
Figura 5.21 - Disponibilidade temporal dos dados de vazão dos postos fluviométricos
operadas pela ANA (1969-2005) ......................................................................................... 79
Figura 5.22 - Localização das estações fluviométricas e suas respectivas áreas de
drenagem. ............................................................................................................................ 80
Figura 5.23 - Localização das estações meteorológicas. ..................................................... 81
Figura 5.24 – Variação das temperaturas médias diárias do período entre 1969-2005. ...... 82
Figura 5.25 - Variação das temperaturas médias mensais do período entre 1969-2005. .... 82
Figura 5.26 - Variação da umidade relativa do ar na área de estudo entre 1969-2005. ...... 82
Figura 5.27 - Variação mensal da umidade relativa do ar no período entre 1969-2005. .... 83
Figura 5.28 - Variação mensal média da velocidade do vento no período entre 1969-2005.
............................................................................................................................................. 83
Figura 5.29 - Variação da pressão atmosférica no período entre 1969-2005. ..................... 84
Figura 5.30 - Variação das horas de insolação diárias entre o período de 1969-2005. ....... 84
Figura 5.31 - Variação mensal das horas de insolação diária no período entre 1969-2005. 85
Figura 6.1 - Evolução da cobertura e uso do solo da Bacia a montante do posto
fluviométrico Nova Vida -Montante. .................................................................................. 87
xiv
Figura 6.2 – Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante –
calibração no período entre junho de 1976 e 1985. ............................................................. 89
Figura 6.3 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante –
calibração no período entre junho de 1986 e 1995. ............................................................. 90
Figura 6.4 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante –
calibração no período entre junho de 1996 e 2005. ............................................................. 91
Figura 6.5 - Resíduos das simulações realizadas com os parâmetros obtidos na calibração
do primeiro período – P1. .................................................................................................... 92
Figura 6.6 - Resíduos das médias anuais das vazões simuladas com os parâmetros obtidos
na calibração do primeiro período-P1. ................................................................................ 94
Figura 6.7 - Resíduos das vazões mínimas simuladas com os parâmetros obtidos na
calibração do primeiro período-P1 ...................................................................................... 95
Figura 6.8 - Variabilidade de parâmetros Wm, b, Kbas e Kint obtidos nas calibrações de
P1, P2 e P3, que se apresentam agrupados em cada URH. ................................................. 97
Figura 6.9 - Variabilidade de parâmetros Wc, Cs, Ci e Cb obtidos nas calibrações de P1, P2
e P3, que se apresentam agrupados em cada URH. ............................................................. 97
Figura 6.10 - Hidrogramas obtidos com parâmetros dos períodos P1, P2 e P3 no posto
Nova Vida-Montante. ........................................................................................................ 101
Figura 6.11 - Evolução da cobertura e uso do solo da Bacia a montante do posto
fluviométrico Boqueirão. ................................................................................................... 102
Figura 6.12 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com os
parâmetros do período P1 .................................................................................................. 104
Figura 6.13 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com
parâmetros do período P2 .................................................................................................. 105
Figura 6.14 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com
parâmetros do período P3 .................................................................................................. 106
Figura 6.15 - Resíduos das vazões mensais obtidas com parâmetros do período P1. ....... 107
Figura 6.16 - Resíduos das vazões médias anuais com parâmetros obtidos na calibração do
período P1. ......................................................................................................................... 109
Figura 6.17 - Resíduos das vazões mínimas simulas com parâmetros obtidos no período
P1. ...................................................................................................................................... 110
Figura 6.18 - Variação dos parâmetros obtidos em cada calibração ................................. 111
Figura 6.19 - Hidrogramas obtidos com parâmetros dos períodos P1, P2 e P3 no posto
Boqueirão .......................................................................................................................... 114
xv
LISTA DE SÍMBOLOS E ABREVIAÇÕES
α Albedo
∆ Variação da pressão de saturação do vapor d’água
ANA Agência Nacional de Águas
b Parâmetro de não-uniformidade da capacidade de armazenamento do solo
CAP Máximo fluxo ascendente para o solo
CB Parâmetro de retardo do reservatório subterrâneo
CI Parâmetro de retardo do reservatório sub-superficial (CI)
CN Curva Número
cp Calor específico do ar úmido
CS Parâmetro de retardo do reservatório superficial
D Resíduo do modelo
Dbas Escoamento subterrâneo
DBHM Distributed Biosphere Hydrological Model
Dcap Fluxo capilar de água no solo
DHI Danish Hydraulic Institute
Dint Escoamento sub-superficial
Dsup Escoamento superficial
EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
EPA US Environmental Protection Agency
es Pressão de saturação da água
ed Pressão do vapor d’água
ET Evapotranspiração
G Fluxo de energia para o solo
h Altura das árvores
HBV Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning
HEC Hydrologic Engineering Center
HEC-HMS Hydrologic Modeling System
HSPF Hydrological Simulation Program-Fortran
IAF Índice de Área Foliar
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
xvi
INEMA Instituto do Meio Ambiente e Recursos Hídricos da Bahia
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
k Constante de von Kármán
Kbas Parâmetro de escoamento subterrâneo
KINEROS Kinenmatic Runoff and Erosion Model
Kint Parâmetro de escoamento sub-superficial
MDE Modelo Digital de Elevação do Terreno
MGB-IPH Modelo de Grande Bacias
MIKE SHE European Hydrological System Model
MMS USGS Modular Modeling System
NAVMO Niederschlag, Abfluss, Verdunstungs Modell
NSE Coeficiente de Nash-Sutcliffe
NSElog Coeficiente de Nash-Sutcliffe do logarítmo
P Precipitação
p Valor da estatística do teste de Mann-Whitney
PRMS Precipitation Runoff Modeling System
Q Vazão
ra Resistência aerodinâmica
RL Radiação líquida na superfície
rs Resistência superficial
SCS Soil Conservation Service
SHE Systeme Hydrologique Europeen
SIL Capacidade do reservatório de interceptação
SMAP Soil Moisture Accounting Procedure
SRTM Shuttle Radar Topography Mission
SVAT Solo-Vegetação-Atmosfera
SWAT Soil and Water Assessment Tool
SWAT Soil and Water Assessment Tool
SWM Stanford Watershed Model
SWMM Storm Water Management Model
THMB Terrestrial Hydrology Model with Biogeochemistry
TKB Tempo de retardo do reservatório subterrâneo
TKI Tempo de retardo do reservatório sub-superficial
xvii
TKS Tempo de retardo do reservatório superficial
U Velocidade do vento
URH Unidade de Resposta Hidrológica
USGS United States Geological Survey
V Volume do reservatório
VIC Variable Infiltration Capacity Macroscale Hydrologic Model
W Armazenamento de água no solo
Wc Limite de armazenamento no solo
WGS World Geodetic System
Wm Capacidade máxima de armazenamento de água no solo
XL Índice de porosidade do solo
γ Constante psicrométrica
δ Fator de distribuição da capacidade de armazenamento de água no solo
ΔV Relação entre os volumes observados e simulados
λ Calor latente de vaporização
ρA Massa específica do ar
ρW Massa específica da água
1
1- INTRODUÇÃO
Ao longo da história tem-se verificado que a expansão da ocupação humana se dá pela
transformação do meio ambiente na busca por recursos naturais, um exemplo claro deste
poder de transformação é a ocupação do território brasileiro, onde houve intensa alteração
da paisagem, partindo-se do litoral para o interior do país. Toda essa alteração causa
impactos no meio ambiente como um todo e com o ciclo hidrológico não seria diferente.
Os impactos das alterações de cobertura e uso do solo sobre o ciclo hidrológico são
observados desde o século XV, quando os navegadores perceberam que nas ilhas da
América Central havia redução das chuvas nas áreas onde a vegetação natural havia sido
desmatada (Shukla e Mintz, 1982). Mesmo que seja antigo o entendimento de que as
mudanças na cobertura e uso do solo causam alterações no regime hidrológico, os
primeiros estudos científicos foram realizados somente no início do século XX
(McCulloch e Robinson, 1993), quando se proliferaram os estudos em bacias
experimentais, pequenas bacias intensamente monitoradas, ao redor do mundo e foi
desenvolvida a metodologia de bacias pareadas, que é considerada a mais adequada para
avaliar os impactos das alterações de cobertura e uso do solo sobre o regime hídrico, na
qual as bacias passam por um período de calibração, seguido da remoção ou implantação
de cobertura vegetal em uma delas, enquanto a outra serve de bacia de controle.
Os estudos com bacia experimentais permitiram chegar a algumas conclusões sobre os
efeitos do desmatamento e reflorestamento sobre o comportamento da bacia. Os estudos
comprovam que, de modo geral, a remoção de cobertura vegetal causa aumento nas
vazões, que nem sempre são previsíveis (Hibbert, 1967). Embora esses estudos
experimentais tenham de popularizado e já exista uma vasta quantidade ao redor do
mundo, esses estudos são limitados pela escala de abordagem do assunto, uma vez que a
área das bacias experimentais gira em torno de 1 km2 e as conclusões obtidas não devem
ser aplicadas diretamente às grandes bacias por conta da heterogeneidade de suas
características.
Outro ponto de destaque é que os estudos bacias experimentais se concentram nos países
desenvolvidos, onde predominam as florestas temperadas, quando fora dessa região, os
demais estudos são em regiões de floresta tropical, havendo uma grave escassez desses
estudos no cerrado brasileiro.
2
Tendo em vista a dificuldade da realização de estudos experimentais em grandes bacias, a
aplicação de modelos hidrológicos se mostra uma ferramenta de grande auxílio nesta
tarefa. Muitas metodologias vêm sendo adotadas para prever os efeitos das mudanças na
cobertura e uso do solo sobre os mecanismos de escoamento, no entanto ainda não há uma
metodologia definitiva (Hundecha e Bárdossy, 2003).
Este trabalho apresenta a aplicação da metodologia proposta por Seibert e McDonnell
(2010), que avalia os efeitos das mudanças no uso do solo considerando as incertezas dos
parâmetros. É considerado que não há apenas um único conjunto de parâmetros que
represente a bacia, mas um conjunto de parâmetros que podem igualmente representar a
bacia e os efeitos da mudança no uso do solo sobre as vazões é realizada com essa
consideração.
A área de estudo é a sub-bacia do Rio Grande, afluente do Rio São Francisco, localizada
no Oeste Baiano, que se caracteriza por ter se tornado um dos principais polos da produção
de grãos no Brasil, sendo em 2013, responsável por 48% da produção de grãos do estado
da Bahia (IBGE, 2016). Esta área foi escolhida porque a intensificação de sua ocupação
ocorreu a partir da década de 1980, período quando também passou a ser disponibilizadas
as imagens do satélite LandSat 5, que possibilitaram a identificação da evolução das
alterações na cobertura e uso do solo.
As simulações serão realizadas por meio do modelo hidrológico MGB-IPH, por se tratar de
um modelo distribuído conceitual, com representação física de parte dos processos
hidrológicos, capaz de representar a distribuição espacial dos processos hidrológicos e
representar os efeitos da vegetação sobre a bacia.
Este estudo se torna importante devido à necessidade de se expandir os conhecimentos
sobre comportamento das vazões diante das mudanças na cobertura e uso do solo de modo
a subsidiar a gestão dos recursos hídricos, promovendo a alocação dos recursos hídricos
compatibilizando as ofertas e as demandas e por ser realizado no bioma Cerrado, que é o
segundo maior bioma do país e carece de mais estudo sobre o seu comportamento
hidrológico.
3
2– OBJETIVOS
2.1 - OBJETIVO GERAL
Avaliar uma metodologia de detecção dos impactos da mudança no uso do solo sobre o
regime de vazões com uso de modelagem hidrológica considerando as incertezas dos
parâmetros e do modelo.
2.2 - OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Ajustar o modelo hidrológico distribuído MGB-IPH para simular as vazões na
bacia do Rio Grande no Oeste Baiano;
Avaliar a capacidade do modelo MGB-IPH detectar efeitos da cobertura e uso do
solo sobre as vazões;
Aplicar conceitos de incertas na análise dos efeitos das mudanças na cobertura e
uso do solo;
Avaliar os impactos das mudanças na cobertura e uso do solo na Bacia do Rio
Grande sobre as vazões mensais, anuais e mínimas anuais.
4
3 - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Quando ocorrem cheias ou secas extremas, o público em geral relaciona imediatamente
estas ocorrências às alterações sobre a vegetação natural, o que fez com que o papel da
vegetação sobre os processos hidrológicos se tornasse objeto de discussão científica ao
longo dos dois últimos séculos (Andréassian, 2004), por isso muitos estudos têm sido
realizados para compreender esta relação, com alguns pontos sendo elucidados, enquanto
outros ainda continuam sem conclusão.
3.1 - O CICLO HIDROLÓGICO E O PAPEL DA VEGETAÇÃO
Durante a precipitação numa bacia, apenas uma parte atinge a superfície do solo, pois uma
fração considerável da mesma será retida pela vegetação ou pela serapilheira e evaporada
durante ou logo após a precipitação (Bruijnzeel, 1990). A evapotranspiração real engloba a
transpiração e a evaporação (pelas plantas, serapilheira e solo), definida como o processo
de transferência de água da superfície do solo e da cobertura vegetal para a atmosfera. A
evapotranspiração sob diferentes coberturas vegetais não depende apenas do tipo de
vegetação, mas também do solo e do clima da bacia. Mudanças da evapotranspiração
devido a mudanças na cobertura vegetal tem um grande impacto no balanço hídrico (Best
et al., 2007)
O escoamento pode se dar pela superfície (fluxo superficial), pela subsuperficie (fluxos
subsuperficiais) ou pelo fluxo de base. Os dois primeiros são responsáveis pelo fluxo
rápido e o último pelo fluxo lento, de modo geral, todas estas formas de escoamento
ocorrem simultaneamente na bacia.
Quando a intensidade da precipitação excede a capacidade de infiltração no solo tem-se a
ocorrência do escoamento superficial hortoniano, que tem sua ocorrência restrita a áreas
com solos muito rasos, com baixa taxa de infiltração, ou regiões desérticas ou semi-áridas
(Brutsaert, 2005). Quando o solo é saturado pela ascensão do lençol freático até a
superfície tem-se o escoamento por excesso de saturação (Dunne e Black, 1970), que é a
forma de escoamento superficial predominante.
5
Solos sob vegetação natural densa, como florestas, se caracterizam por apresentar uma
camada de resíduos vegetais (serapilheira) e por um horizonte A rico em matéria orgânica.
A matéria orgânica é comprovadamente eficiente em manter os agregados do solo,
preservando sua porosidade (Bertoni e Lombardi Netto,1993). Portanto, solos sob
vegetação normalmente apresentam significativa porosidade, especialmente
macroporosidade, proporcionada por raízes mortas e cavidades de animais. Solos com
cobertura vegetal desenvolvem uma camada de matéria orgânica superficial e por isso tem
maior capacidade de infiltração.
No caso de solos sob o cerrado, a serapilheira se apresenta de forma dispersa e não exerce
influência sobre a capacidade de infiltração do solo, sendo que as alterações nas
características do solo, tais como densidade e macroporosidade, são decorrentes das
práticas de manejo agrícola (Carneiro et al., 2009)
3.2 - METODOLOGIAS EXPERIMENTAIS DE AVALIAÇÃO DOS EFEITOS DA
ALTERAÇÃO DA VEGETAÇÃO SOBRE O REGIME HIDROLÓGICO
De acordo com Andréassian (2004), o primeiro estudo para avaliar o impacto das
mudanças da vegetação sobre o regime hidrológico foi realizado por Belgrand de 1850 a
1852, no qual comparou o comportamento hidrológico de 3 bacias na França, uma
totalmente coberta por florestas, outra totalmente desmatada e uma parcialmente
desmatada, chegando à conclusão de que não havia evidências de que a cobertura vegetal
exercesse alguma influência no comportamento hidrológico. No entanto, por realizar o
estudo um período mais longo, McCulloch e Robinson (1993) consideram que o primeiro
estudo de fato, foi realizado por Engler, publicado em 1919, que realizou medições em
duas bacias com diferentes níveis de cobertura vegetal por mais de 15 anos na Suíça e
verificou que a bacia com maior cobertura florestal apresentava vazão menor do que a
predominantemente coberta por pastagem. Estes estudos, porém, foram realizados em
bacias diferentes e nenhum deles apresentou resultados definitivos sobre os efeitos da
vegetação sobre regime hidrológico.
Ao longo da primeira metade do século XX, novas metodologias para avaliar os efeitos da
vegetação sobre o regime hidrológico em bacias experimentais foram desenvolvidas,
6
podendo-se agrupá-las em três grupos: estudos de correlação, estudos de bacia única e
estudo de bacias pareadas (McCulloch e Robinson 1993).
Nos estudos de correlação, o comportamento hidrológico é comparado entre diferentes
bacias, que se diferenciam apenas no atributo de interesse, no caso, a vegetação. Como na
prática isto é quase impossível devido à heterogeneidade do meio ambiente, há a opção de
monitorar diversas bacias simultaneamente, averiguando-se as possíveis variações de
condições naturais (geologia, geomorfologia, solos e clima). Os dados hidrológicos obtidos
são então analisados estatisticamente por meio de equações de regressões múltiplas,
obtendo-se, como produto final, equações empíricas que relacionam as vazões com as
variáveis independentes (ex.: Lacey e Grayson, 1998); estas variáveis, não chegam a ser de
fato independentes, o que pode levar a conclusões equivocadas, como no caso dos estudos
realizados na Rússia, que chegaram à conclusão de que a silvicultura aumentava a vazão
dos rios (McCulloch e Robinson 1993).
Em estudos de bacia única, o comportamento hidrológico de uma bacia é estabelecido após
alguns anos de monitoramento. Posteriormente, a bacia é tratada (desmatada ou
reflorestada) e continua-se o monitoramento por alguns anos até se estabelecer a influência
do tratamento no regime hidrológico. Isto resolve o problema das diferenças físicas das
bacias, mas não é capaz de evitar os problemas de variação climática, pois o clima do
período de calibração pode ser mais seco ou mais úmido que o período de tratamento
(McCulloch e Robinson 1993).
Os estudos com bacias pareadas, considerada a metodologia mais adequada de avaliação
do impacto das formas de uso e ocupação no regime hidrológico, é realizado em bacias
com características muito similares, sendo preferível que as bacias pareadas se localizem o
mais próximo possível, de forma a exibir características semelhantes quanto aos aspectos
físicos, climáticos, de tipo de vegetação e formas de uso e ocupação. As bacias devem ser
monitoradas por alguns anos para caracterizar adequadamente seu comportamento, o que é
chamado de período de calibração. Completada a calibração, uma das bacias é tratada
(altera-se a sua cobertura vegetal), enquanto a outra, que é a bacia de controle, permanece
inalterada, evitando conclusões equivocadas decorrentes da variação climática, a figura 3.1
e 3.2 apresentam um resumo desta metodologia. A análise estatística por regressão linear
dos dados de vazão das bacias de controle e tratada possibilita a determinação do impacto
do tratamento. Para tanto, comparam-se os dados reais com os obtidos com a equação de
7
regressão caso não houvesse tratamento (Best et al. 2003). Há também outras formas de
análise de dados, como a construção de curvas de permanência, que permitem analisar não
só os fluxos anuais, como também as variações sazonais (Best et al. 2003).
Figura 3.1 - Princípio da metodologia das bacias pareadas: as bacias passam por uma fase de
calibração (a) e (b) e em seguida é aplicado o tratamento (c) e (d) (Bayer, 2014).
Figura 3.2 - (a) apresenta a correlação entre as bacias no período de libração e em (b) a relação no
período de tratamento (Bayer, 2014).
8
3.3 - IMPACTOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA E USO DO SOLO SOBRE
AS COMPONENTES DO CICLO HIDROLÓGICO
Ainda no século XIX, o desempenho da vegetação sobre o regime hidrológico já era objeto
de discussão (Andréassian, 2004). Por um lado, existiam os partidários de uma visão mais
científica, com argumentos embasados em dados hidrológicos e meteorológicos; por outro,
havia os denominados florestais, que consideravam que as florestas influenciavam o
regime hidrológico dos rios diminuindo o escoamento superficial, causando aumento do
fluxo de base, aumentando a precipitação local e melhorando a qualidade da água (Calder,
1998).
As controvérsias sobre os efeitos da vegetação começaram a ser desfeitas com a realização
dos primeiros estudos com bacias pareadas, que foram realizadas em bacias no estado do
Colorado, EUA. Tais experimentos permitiram superar as hipóteses defendidas pelos
florestais sobre o papel das florestas nos rios (Andréassian, 2004), a partir de então estudos
usando a metodologia das bacias pareadas se proliferaram.
Hibbert (1967) realizou a primeira compilação de estudos com bacias pareadas sobre os
efeitos da mudança de vegetação sobre o regime hidrológico, na qual foram analisadas 39
bacias, de regiões de clima temperado e florestas tropicais, e chegou às seguintes
conclusões:
A redução da cobertura vegetal florestal aumenta a produção de água;
A introdução de florestas reduz a produção de água;
As respostas das bacias às mudanças na cobertura vegetal são altamente
variáveis, o que inviabiliza a realização de previsões.
Bosch e Hewlett (1982) atualizaram o trabalho de Hibbert e incluíram mais experimentos
de reflorestamento em sua análise, num total de 94. Além de reforçar as duas primeiras
conclusões de Hibbert, os pesquisadores chegaram às seguintes conclusões:
Alterações de vegetação inferiores a 20% não são detectáveis;
Após os primeiros 20% de alteração, a cada mudança de 10% na cobertura de
coníferas e eucalipto causa uma mudança da ordem de 40 mm.ano-1, enquanto
que para floresta decídua essa mudança é de 25 mm.ano-1. Para vegetação
arbustiva e pastagem este efeito é da ordem de 10 mm.ano-1, na figura 3.3 é
9
apresentado como as vazões anuais são alteradas pela remoção de diferentes
tipos de vegetação;
Nas respostas das bacias ao desmatamento dependem tanto da precipitação
média anual, quanto da precipitação no ano em que o desmatamento ocorreu.
Figura 3.3 - Mudanças na vazão anual em função das mudanças da cobertura do solo para
diferentes tipos de vegetação (Bosh e Hewlett, 1982 - modificado).
Outros trabalhos subsequentes (Bruijnzeel, 1990, McCulloch e Robinson, 1993, Sahin e
Hall, 1996, Best et al., 2003, Andréassian ,2004, Brown et al. 2005) confirmam de forma
geral as conclusões de Bosch e Hewlett (1982), embora existam situações pontuais,
normalmente justificadas por características locais das bacias ou então por peculiaridades
quanto à forma de tratamento (Buinjnzeel, 1990, Andréassian 2004).
As mudanças do uso do solo em uma bacia podem conduzir mudanças nas componentes de
seu balanço hídrico. O tempo de resposta da vazão é geralmente determinado pelo clima
(principalmente pela chuva), características da vegetação, características fisiográficas da
bacia e pelas práticas de manejo da vegetação. Respostas de vazão serão mais lentas
quando seguidas de reflorestamento, quando comparado com desmatamento, uma vez que
leva um determinado tempo até o estabelecimento de um novo equilíbrio. Compreender o
tempo de resposta é de suma importância para a política de alocação de recursos hídricos e
para o planejamento regional (Brow et al.,2005).
10
A natureza dinâmica e transitória e as inter-relações dos processos hidrológicos na natureza
constituem, seguramente, um complicador para a geração de modelos preditivos do
comportamento. Por tais razões, novos estudos têm sido desenvolvidos para compreender
como os tratamentos afetam em termos físicos a magnitude e a frequência dos processos
hidrológicos em uma bacia. Estes estudos envolvem o emprego de dados hidroquímicos,
traçadores e datações, que são usualmente empregados para avaliar e quantificar as
eventuais alterações no regime hidrológico em decorrência dos tratamentos nas bacias.
Tais informações possibilitam compreender melhor as relações de causa e efeito de cada
componente do ciclo hidrológico (Buinjnzeel, 1990).
A seguir é apresentado como as alterações na cobertura e uso do solo impacta o
comportamento de cada componente do ciclo hidrológico.
3.3.1 - Precipitação
Havia o entendimento de que as florestas teriam a capacidade de atrair chuva, pois era
considerado que devido à maior evapotranspiração da vegetação seria suficiente para
aumentar a umidade atmosférica e, consequentemente, as precipitações locais
(Andréassian, 2004). Estudos utilizando modelos de circulação convergem para este
entendimento apenas no caso de florestas de grande extensão, como a floresta Amazônica,
mas para coberturas menores e descontínuas este fator tem-se mostrado desprezível, pois a
maior parte da água das chuvas é proveniente dos oceanos (Bruijnzeel 1990).
A hipótese de aumento da chuva em áreas com floresta partiu de estudos que
provavelmente desconsideravam o efeito da turbulência atmosférica, que é menos
significativo nas clareiras onde são instalados os pluviômetros, e desta forma tendem a
registrar maior volume de chuva (McCulloch e Robinson, 1993). Mesmo os eventuais
aumentos de precipitação local devido ao efeito orográfico exercido por árvores muito altas
teriam efeito desprezível no regime hidrológico (Zhang et al., 1999).
11
3.3.2 - Interceptação
A interceptação da precipitação pela cobertura vegetal, neste texto entendida como a
parcela da precipitação que fica retida pela vegetação, é uma componente do ciclo
hidrológico de difícil mensuração, por ser função do potencial de evaporação, da
capacidade de armazenamento de água, que são fatores dependentes da área ocupada pela
copa e das características das folhas (Zhang et al., 1999; Best et al., 2003), e das
características da chuva (intensidade e duração). As árvores interceptam mais que outros
tipos de vegetação de menor porte, como gramíneas e grande parte das culturas agrícolas,
por possuírem maior rugosidade aerodinâmica e índice de área foliar superior (Zhang et al.
1999, Best et al. 2003). Porém, os dados de interceptação disponíveis na literatura são
extremamente variáveis, até para um mesmo gênero de vegetação (Bruijnzeel, 1990).
A interceptação pela vegetação é normalmente uma componente menor do ciclo
hidrológico, em especial quando se compara com a evapotranspiração. As florestas
tropicais, por exemplo, interceptam em média apenas 13% da precipitação anual
(Bruijnzeel 1990).
3.3.3 - Infiltração
A capacidade de infiltração depende do tipo de cobertura e uso do solo. Solos cobertos por
florestas normalmente apresentam alta capacidade de infiltração, o que diminui a produção
de escoamento superficial. Para solos que sofrem compactação, a capacidade de infiltração
pode diminuir consideravelmente, resultando em maior escoamento superficial (Tucci e
Clarke, 1997). A substituição da cobertura de cerrado por culturas agrícolas ou pastagens é
responsável por reduções da capacidade de infiltração de água na camada superior do solo
(Hunkle et al., 2015).
Mapa (1995) apresentou estudo demonstrando que solos compactados de áreas agrícolas e
pastagens exibem um rápido desenvolvimento de macro e microporosidade, em função da
maior incorporação de matéria orgânica ao longo de alguns anos após o reflorestamento.
A capacidade de infiltração é maior quando o solo está seco, devido à ação das forças
capilares, e diminui progressivamente com o umedecimento. Solos sob floresta mostram-se
12
em média menos umedecidos (Sharma et al.1987), em face do maior potencial de
transpiração das árvores de grande porte. Consequentemente, a taxa média de infiltração
tende a ser maior nas florestas, pelo efeito combinado de maior permeabilidade e menor
umidade antecedente (Best et al. 2003). Na figura 3.4 é apresentado como a umidade a
diferentes profundidades varia após o tratamento da bacia em diferentes tipos de
vegetação.
Figura 3.4 - Comparação da evolução da umidade do solo no período seco coberto por floresta e
desmatado (Bruinjzeel e Critchley, 1994).
3.3.4 - Evapotranspiração
A evapotranspiração é composta por dois processos, a evaporação e a transpiração. A
evaporação é o processo no qual a água na fase líquida é convertida em vapor d’água e
transferida para a atmosfera a partir de superfícies tais como lagos, rios, solos e a partir da
água interceptada na vegetação pelas folhas e pela liteira. A transpiração consiste da
vaporização da água utilizada nos processos fisiológicos das plantas e é controlada pela
abertura dos estômatos (Allen et al., 1998) e pela capacidade do sistema radicular de captar
água do solo (Best et al., 2007). Por isso a evapotranspiração é a componente do ciclo
hidrológico mais diretamente influenciada pela cobertura vegetal.
13
A evapotranspiração é a componente mais importante do ciclo hidrológico, pois sua
magnitude normalmente supera em muito a de outros componentes, como recarga,
escoamento superficial e variação da umidade do solo chegando a 70% do total precipitado
(Brutsaert, 2005). Desta forma, o principal processo responsável pelas mudanças
hidrológicas decorrentes de alteração da vegetação em escala anual é a evapotranspiração
(Zhang et al., 2001).
O clima afeta a evapotranspiração ao facilitar tanto a evaporação como a transpiração.
Quanto maior a radiação solar líquida, expressada principalmente pelo albedo, maior a
transpiração. Quanto maiores os processos de advecção e mais turbulento o fluxo
atmosférico, maior será a evapotranspiração. Zhang et al. (2001) apresentam a diferença de
evapotranspiração entre os diferentes tipos de vegetação para diferentes níveis de
precipitação, demonstrando como a evapotranspiração está relacionada à precipitação.
Em climas áridos, a evapotranspiração é regulada principalmente pela disponibilidade de
água no solo, que é função da precipitação e da capacidade de armazenamento no perfil de
solo. Em climas úmidos a evapotranspiração é regulada pela energia líquida disponível e
pela advecção (Zhang et al., 2001).
As características mais importantes da planta em relação à evapotranspiração são a área
foliar e a profundidade das raízes, que representam a capacidade de a planta obter e se
desfazer de água. Também são importantes as técnicas de manejo do solo e da vegetação
(Allen et al., 1998). A evapotranspiração nas florestas costuma ser superior à da vegetação
de menor porte, como apresentado na figura 3.5, pois nas estações úmidas há maior
transporte de vapor d’água devido à superfície aerodinamicamente mais rugosa de suas
copas; nas estações secas a maior capacidade de evaporação das florestas é devido ao
sistema radicular maior e mais desenvolvido (Calder, 1998). A diferença entre a
evapotranspiração de áreas com gramíneas e floresta cresce com o índice pluviométrico,
como indicado na figura 3.5.
14
Figura 3.5 - Relação entre a cobertura do solo, a precipitação anual e a evapotranspiração anual
(Zhang et al., 2001).
A maior capacidade de infiltração de água em solos cobertos por florestas é largamente
superada pelo maior potencial de evapotranspiração, que atinge 1415 mm em média, no
caso de florestas tropicais sem déficit hídrico (Bruijnzeel, 1990). Portanto, o desmatamento
tende a aumentar o volume de água disponível nas bacias hidrográficas, aumentando as
vazões anuais dos rios.
3.4 - IMPACTOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA VEGETAL SOBRE O
ESCOAMENTO
3.4.1 - Vazão anual
Os estudos realizados em bacias experimentais são consensuais quanto ao fato de que
introdução ou a retirada da vegetação arbórea de uma bacia causam, respectivamente a
redução e o aumento da vazão média anual (Bosch e Hewlett, 1982; Best et al., 1999;
Brown et al., 2005; Andréassian, 2004). A figura 3.6 apresenta as variações na vazão
média anual para 137 bacias ao redor do mundo para diferentes níveis de ambos os
tratamentos, reflorestamento e desmatamento (Andréassian, 2004).
15
Figura 3.6 - Variação na vazão média anual em função da porcentagem de tratamento aplicado às
bacias (Andréassian, 2004).
Como mostrado na figura 3.6 e também registrado por Bosch e Hewlett (1982), as
variações nas vazões médias anuais são mais significativas quando o tratamento é realizado
em mais de 20% da área da bacia. Trimble et al. (1987) propuseram uma equação através
de uma análise de regressão com coeficiente de determinação (r²) de 0,5 e erro padrão de
89 mm.
𝑦 = 3,26𝑥 (3.1)
Nesta equação, y é o aumento ou a redução da vazão média anual em mm.ano-1 e x é o
percentual de área tratada. A equação permite estimar preliminarmente o aumento ou a
redução da vazão anual em uma bacia que teve sua vegetação alterada, a figura 3.7
apresenta os dados utilizados por Trimble et al., (1987) e os apresentados por Bosh e
Hewlett, (1982).
16
Figura 3.7 - Mudanças da vazão anual em função da alteração da cobertura vegetal (Bayer, 2014).
Ao analisar as variações de vazão é importante conhecer o período desde o último
tratamento na bacia, pois se, subsequentemente a um desmatamento, a regeneração for
permitida, a vazão decrescerá progressivamente. Hornbeck et al. (1993) analisaram os
efeitos de mudanças da cobertura do solo no balanço hídrico em diversos tipos de clima
nos Estados Unidos e chegaram às conclusões de que ocorre aumento de vazão
imediatamente após a remoção da vegetação e que o aumento de vazão é mantido quando a
rebrota da vegetação florestal é impedida, efeito semelhante quando é substituída por
pastagem e que quando a rebrota é permitida, há a diminuição da vazão rapidamente, por
volta de 3 a 10 anos. A figura 3.8 apresenta o comportamento da vazão ao longo do tempo
diante de diversos tratamentos. Na bacia 1 ocorreu 100% de desmatamento no ano zero; na
bacia 2 houve desmatamento parcial no ano zero e no ano 4 com lançamento de herbicida
entre 5-7 anos; na bacia 3 ocorreu desmatamento parcial nos anos zero, 4-5 e 8-9 e
aplicação parcial de herbicida no ano 7 e desmatamento total no ano 10, sendo permitida a
rebrota nos anos seguintes; na bacia 4 houve desmatamento total no ano zero e aplicação
de herbicida em toda bacia entre 2-4 anos (Hornbeck et al. 1993). Pode-se verificar que o
desmatamento ou a aplicação de herbicidas resultam no aumento de vazões.
17
Figura 3.8 - Variação da vazão anual em função de tratamentos diversos. (Hornbeck, 1993 citado
por Brown, 2005).
O decréscimo da vazão nos anos após o desmatamento é decorrente da rebrota da
vegetação que apresenta maior capacidade de evapotranspiração em relação à vegetação
anterior, que estava em uma fase mais senil.
3.4.2 - Vazão máxima
Embora os picos de cheia sejam maiores quando a bacia é coberta por pastagens ou
culturas agrícolas, vazões maiores são mais dependentes das condições anteriores de
umidade do solo e de chuvas extremas do que da cobertura vegetal. A presença de
vegetação florestal tem menor importância (Buijnzeel, 1990). Os efeitos do desmatamento
sobre as vazões máximas podem ser minimizados quando determinados cuidados de
manejo são realizados (Bruinjzeel e Critchley 1994).
A redução nas vazões máximas se baseia no fato de que a parte da chuva é retida pela copa
e pela serrapilheria é maior em florestas que em pastagens ou culturas agrícolas, o que
contribui para retardar a resposta da bacia. Aliado a isto, a maior capacidade de captar água
pelas raízes e assim apresentar maior capacidade de evapotranspiração, o que torna menor
o teor de umidade no solo, o que deixa menos água disponível para o escoamento. A
cobertura vegetal de maior porte é capaz de reduzir pequenos picos de cheia, mas
bacia 1 – desmatamento total .
bacia 2 – desm. parcial + aplicação de herbicida
bacia 3 – desm. parcial + aplicação de herbicida + desm. total
bacia 4 - desm. total + aplicação de herbicida
18
geralmente não tem efeito sobre eventos extremos. O efeito depende da altura e do grau de
desenvolvimento das árvores e principalmente do manejo (McCulloch e Robinson, 1993).
O efeito da vegetação sobre as vazões máximas nem sempre é observado, Best et al.
(2007) apresentou estudos em que 50% das bacias não tiveram alteração em suas vazões
máxima após o reflorestamento, mas 100% das bacias que foram desmatadas apresentaram
aumento das vazões máximas para pequenos eventos.
McGuinness and Harrold (1971) realizaram estudos sobre as cheias em pequenas bacias na
Alemanha antes e depois do reflorestamento e chegaram à conclusão de que para eventos
extremos, o impacto do reflorestamento era desprezível. Robinson et al. (1991)
consideraram que para eventos com tempo de recorrência superiores a 5 anos, os efeitos do
reflorestamento eram menores do que as incertezas de medição.
3.4.3 - Fluxo de base
A maioria dos estudos realizados em bacias experimentais indicam que o fluxo de base
aumenta com a remoção da cobertura vegetal (Hornbeck et al., 1993; Bruinjzeel e
Critchley, 1994; Best et al.,2003); em florestas tropicais o aumento pode ser superior a 110
mm.ano-1 (Bruijnzeel 1990). Este aumento é devido à menor evapotranspiração observada
após a remoção da vegetação de maior porte, o que permite a manutenção da umidade do
solo durante a estação seca (Calder, 1998).
Pode ocorrer, no entanto, de a perda de água ocasionada pelo aumento da
evapotranspiração, associado com a substituição de vegetação com raízes rasas por
vegetação de maior porte, seja superado pela maior capacidade de infiltração do solo após
o reflorestamento, o que implicaria em maior fluxo de base com o estabelecimento de
florestas (Buijnzeel, 1990). Essas diferenças regionais concorrem com os efeitos das
mudanças de vegetação, por exemplo, quando as características de infiltração do solo são
alteradas após o desmatamento, devido à compactação causada pelo maquinário utilizado
ou mesmo pela queda das gotas de chuva sob o solo exposto, o que aumenta o escoamento
superficial e reduz a alimentação do aquífero (Tucci e Clarke, 1997).
Devido à complexidade dos diversos componentes do ciclo hidrológico, o fluxo de base
pode aumentar ou diminuir com o desmatamento ou reflorestamento, pois a resposta do
19
fluxo de base é muito dependente das características especificas da localização da bacia
(Calder, 1998).
Cabe destacar, que embora a substituição da cobertura vegetal natural por pastagens ou
culturas agrícolas aumente a oferta de água, isso não pode ser considerado um benefício
ambiental, haja vista a importância das vegetações naturais para a manutenção da
biodiversidade, manutenção da qualidade da água e proteção do solo contra a erosão e o
transporte de sedimentos (Buinjnzeel, 1990).
3.5 – MODELOS HIDROLÓGICOS
Um modelo é uma representação simplificada do mundo real. Modelos são utilizados para
a previsão do comportamento de sistemas e a compreensão dos processos hidrológicos.
Um modelo consiste dos diversos parâmetros que definem as características do modelo.
Modelo chuva-vazão pode ser definido como um conjunto de equações que estimam o
escoamento em função dos parâmetros que descrevem a bacia hidrográfica (Devi et al.,
2015).
Os modelos hidrológicos são aplicados no entendimento da dinâmica das interações entre e
clima e a superfície terrestre (Kavvas et al. 1998). Os modelos são utilizados para fins
variados, em escala local, são aplicados no planejamento e concepção de práticas de
conservação do solo, projetos de drenagem urbana, manejo de água para irrigação,
recuperação de áreas degradadas, gestão de reservatórios e gestão do lençol freático; em
grande escala, modelos são utilizados para projetos de proteção de inundações, reabilitação
de represas, gestão de áreas alagáveis e avaliação da qualidade da água e previsão de
abastecimento de água.
Com o aumento da demanda por recursos hídricos, também tem aumentado a necessidade
de a modelagem hidrológica otimizar o planejamento e a execução de projetos. Ao mesmo
tempo, estudos de recursos hídricos tem se tornado mais preocupados com os efeitos da
mudança do uso do solo relacionado com práticas agrícolas e florestais, os riscos de
poluição e de eliminação de resíduos tóxicos e problemas gerais decorrentes dos usos
múltiplos da água. Modelos convencionais de precipitação/escoamento são frequentemente
inapropriados para tais problemas e uma nova geração de modelos hidrológicos se tornou
20
necessária, o que estimulou o desenvolvimento de modelos de base física (Abbott et al.,
1986).
3.5.1 - Classificação dos modelos hidrológicos
Os Modelos hidrológicos são classificados de acordo com as entradas e parâmetros e com a
extensão dos princípios físicos empregados em sua estrutura, podendo ser concentrados ou
distribuídos, estocásticos ou determinísticos, empíricos, conceituais ou de base física e
estáticos ou dinâmicos.
Podem ser classificados como concentrados ou distribuídos de acordo com o fato de os
parâmetros serem ou não função do espaço e do tempo, de acordo com Moradkhani e
Sorooshian et al. (2008). Modelos concentrados tratam a bacia hidrográfica como unidade
única, onde as variáveis de estado representam as médias sobre a área da bacia
hidrográfica. Nos modelos distribuídos, a bacia é dividida em unidades menores com
características distintas que variam com a localização, as características são distribuídas no
espaço, com variáveis de estado locais, dividindo a bacia hidrográfica em um grande
número de elementos e resolvendo as equações para as variações de estado associadas em
cada elemento de discretização. Valores de parâmetros também devem ser especificados
para cada elemento de um modelo distribuído (Beven, 2011).
Uma segunda classificação é entre modelos determinísticos e estocásticos. Modelos
determinísticos permitem somente uma saída para um conjunto de entradas e valores de
parâmetros. Modelos estocásticos permitem certa aleatoriedade e incerteza nos possíveis
dados de saída devido às incertezas nas variáveis de entrada, condições de contorno e
parâmetros do modelo. A grande maioria dos modelos chuva–vazão são utilizados de
forma determinística, apesar de a distinção não ser clara já que tem exemplos de modelos
que incluem um modelo de erro estocástico para as previsões determinísticas do modelo
hidrológico e tem modelos que usam uma função de distribuição probabilística nas
variáveis de estado, mas fazem a simulação de forma determinística. Uma regra válida é
que se as variáveis de saída de um modelo são associadas com alguma variação ou outra
medida de dispersão da previsão o modelo pode ser considerado estocástico; se os valores
de saída são valores únicos em qualquer passo de tempo, o modelo pode ser considerado
determinístico, independente da natureza dos cálculos subjacentes (Beven, 2011).
21
Outra classificação é baseada no fator tempo, quando o tempo não é relevante, o modelo é
considerado estático, quando há variação com o tempo o modelo é considerado dinâmico.
Sorooshian et al. (2008) também classificam os modelos em baseados em eventos e
contínuos, o primeiro apresenta resultados apenas para um determinado evento, enquanto o
segundo oferece resultados contínuos (Devi et al., 2015). Uma das classificações mais
importantes é entre modelos empíricos, conceituais e físicos.
Modelos empíricos, são os modelos baseados em observações, que levam em consideração
apenas os dados entrada sem considerar os processos hidrológicos envolvidos, envolvem
equações matemáticas derivadas dos dados de entrada e de saída observadas e não dos
processos físicos que ocorrem na bacia e são válidos apenas para dentro dos intervalos dos
dados observados. O hidrograma unitário é um exemplo deste método. Os modelos usam
métodos estatísticos de correlação e regressão para estabelecer uma relação entre as
entradas e as saídas. Redes neurais e regressão fuzzy são alguns exemplos destes tipos de
modelos (Devi et al., 2015).
Modelos conceituais são modelos que descrevem todos os componentes do ciclo
hidrológico, consistem de reservatórios interconectados que representam os componentes
físicos do ciclo hidrológico que são alimentados pela chuva, infiltração e percolação e são
esvaziados pela evaporação, escoamento superficial e drenagem. Equações semi-empíricas
são usadas nesse método e os parâmetros do modelo são obtidos não somente pelas
medições de campo, mas também por meio de calibração. Um grande número de dados
hidrológicos e climáticos são necessários para a calibração. A calibração envolve o ajuste
dos hidrogramas simulados e observados, o que pode ser dificultado quando há mudanças
na cobertura e uso do solo não prevista na estrutura do modelo. O modelo Stanford
Watershed Model IV (Crawford e Linsley, 1966) foi o primeiro modelo conceitual
importante.
Modelos de base física são os que representam os fenômenos hidrológicos a partir dos
processos físicos reais. São usados dados que podem ser medidos e que são funções do
tempo e espaço e não necessitam de longas séries de históricas de vazão e precipitação
para sua calibração. Os processos hidrológicos são representados por equações diferenciais
(Abbott et al., 1986).
22
3.5.2 - Evolução da modelagem hidrológica
O primeiro esforço de estabelecer um modelo hidrológico foi o desenvolvimento do
método racional por Mulvany em 1850, para relacionar o pico de escoamento de chuva
com a intensidade da precipitação. Em 1932, Sherman introduziu o conceito de hidrograma
unitário para relacionar a resposta do escoamento direto ao excesso de precipitação, na
mesma época, Horton em 1933 desenvolveu uma teoria de infiltração para estimar o
excesso de chuva e aperfeiçoar as técnicas de separação do hidrograma. Keulegan em 1944
fez uma investigação teórica sobre escoamento superficial e sugeriu que simplificar a
equação do que hoje é chamada de onda cinemática seria apropriado (Singh e Woolhiser,
2002).
Concorrente com o trabalho de Horton, Lowdermilk em 1934, Hursh em 1936 e Hursh e
Brater em 1944 observaram que o fluxo sub-superficial constitui um componente
importante dos hidrogramas de cheia em regiões úmidas. Posteriormente, Hoover e Hursh
em 1943 relataram a importância da dinâmica do fluxo sub-superficial nos hidrogramas de
cheia. Roessel em 1950 observou a dinâmica do fluxo subterrâneo. Desde os anos 1940
esses estudos trouxeram conhecimentos sobre os mecanismos de fluxo sub-superficial e
proporcionou maior compreensão do sobre a geração do escoamento superficial e a teoria
de Horton passou a ser considerado um caso à parte (Singh e Woolhiser, 2002).
Uma das primeiras tentativas de desenvolver uma teoria sobre a infiltração foi o trabalho
de Green e Ampt em 1911 que usaram um princípio físico simplificado da taxa de
capacidade de infiltração que ainda se mantem bastante popular. Os primeiros trabalhos
descrevendo o processo de evaporação em lagos foi realizado por Richardson em 1931 e
Cummings em 1935, enquanto Thornthwaite em 1948 e Penman em 1948 fizeram
importantes contribuições para os modelos de evapotranspiração (Singh e Woolhiser,
2002).
Houve tentativas de quantificar outras abstrações, tais como interceptação, e detenções nas
depressões do terreno. Horton em 1919 desenvolveu uma série de equações empíricas para
determinar a interceptação em diversos tipos de cobertura vegetal. O então Serviço de
Conservação do Solo (SCS), atualmente Serviço de Conservação do Recursos Naturais, do
Departamento de Agricultura dos Estados Unidos desenvolveu o método da Curva-Número
para considerar as abstrações na geração do escoamento superficial. Embora tenha sido
23
desenvolvido para determinar os efeitos da cobertura e uso do solo sobre o escoamento
superficial, este método tem sido usado tanto em modelos de infiltração como para
simulação de escoamento superficial (Singh e Woolhiser, 2002).
A fase subterrânea do ciclo hidrológico foi estudada por Fair e Hatch em 1933 que
desenvolveram uma forma de determinar a permeabilidade do solo. Theis em 1935
combinou a Lei de Darcy com a equação da continuidade para estabelecer uma relação
entre a superfície piezométrica e a duração do fluxo superficial, este trabalhou lançou as
bases para o desenvolvimento da hidrologia das águas subterrâneas (Singh e Woolhiser,
2002).
O Corpo de Engenheiros do Exército Americano, desenvolveu um método para propagação
de cheia até os reservatórios, considerando que as relações entre armazenamento e vazões
são constantes e ignorando a variação da propagação de cheia, posteriormente foi
desenvolvido o método de Muskingum de propagação de cheia, que é muito usado em
diversos modelos hidrológicos (Singh e Woolhiser. 2002).
Nos meados da década de 1950 o desenvolvimento de modelos foi retomado. O maior
emprego da teoria de sistemas lineares conduziu ao desenvolvimento da teoria do
hidrograma unitário instantâneo e à teoria generalizada do hidrograma unitário. Lighthill e
Whithan, em 1955, desenvolveram a teoria da onda cinemática para a propagação de cheia
em rios, esta teoria é aceita como uma ferramenta padrão para a modelagem de escoamento
superficial.
O desenvolvimento de modelos tem andado de mãos dadas com a evolução dos
computadores. Enquanto modelos baseados em eventos surgiram na década de 1930 e
podiam ser resolvidos manualmente, os primeiros modelos hidrológicos para simulação de
todo o ciclo hidrológico de forma contínua surgiram na década de 1960, quando os
computadores se tornaram capazes de representar todo o processo de uma forma
simplificada (Wheater, 2008). O Stanford Watershed Model (SWM) (Crawford e Linsley,
1966), atualmente HSPF, foi o primeiro modelo a simular todos os processos hidrológicos
simultaneamente e foi sucedido pelo desenvolvimento de outros modelos como HEC-1
(Hydrologic Engineering Center, 1968) e os modelos de tanque.
Posteriormente, nas décadas de 1970 e 1980, o aumento da capacidade dos computadores
viabilizou o surgimento de modelos hidrológicos de base física, resolvendo um conjunto
acoplado de equações diferenciais parciais para representar fluxos e processos de
24
transporte superficiais, subterrâneos e a propagação da cheia no leito do rio, juntamente
com a evaporação. Atualmente, modelos climáticos globais são capazes de representar o
ciclo hidrológico global com modelos de base física. Em paralelo, desenvolvimentos
recentes no poder computacional proporcionam a capacidade de utilização de métodos
cada vez mais poderosos para a análise do desempenho do modelo e para especificar as
incertezas associadas à simulação hidrológica, tendo resultado no desenvolvimento da
compreensão dos pontos fortes e das limitações da modelagem (Wheater, 2008).
O relacionamento entre modelos e dados é fundamental na tarefa de modelagem.
Tecnologias atuais e o poder computacional podem fornecer poderosos pré e pós-
processadores para modelos hidrológicos através de Sistemas de Informação Geográfica,
ligando os conjuntos de dados digitais para fornecer um ambiente de modelagem de fácil
utilização. Estas tecnologias são importantes para ambientes de dados esparsos, e para
lugares onde a disponibilidade de dados é de difícil obtenção. Desenvolvimento global em
sensoriamento remoto, acoplado a assimilação de dados e modelagem, está fornecendo
novas fontes de informação, (Sorooshian et al., 2008).
3.5.3 - Visão geral dos principais modelos hidrológicos
Depois do SWM houve a proliferação de modelos com ênfase na base física, como por
exemplo SWMM (Metcalf e Eddy et al., 1971), PRMS (Leavesley et al.,1983), SHE -
Systeme Hydrologique Europeen (Abbott et al., 1986), entre outros. Todos estes modelos
passaram por melhorias desde então, o SWM, agora chamado HSPF, é muito mais
abrangente do que sua versão original. SHE foi estendido para incluir o transporte de
sedimentos e é aplicável à diferentes escalas de bacias hidrográficas. O TOPMODEL foi
modificado para ampliar as informações sobre a bacia hidrográfica, implementou mais
processo de base física e melhorou estimativa de parâmetros.
Existem diversos modelos hidrológicos ao redor do mundo. Estes modelos variam
significativamente em sua estrutura, em parte porque esses modelos têm diferentes fins.
HEC-HMS é considerado o modelo padrão no setor privado nos Estados Unidos para a
concepção de sistemas de drenagem e determinação do efeito da mudança do uso da terra
sobre as inundações. HSPF e seu módulo de qualidade da água é o modelo adotado pela
Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos (EPA). O modelo MMS do USGS
25
(Serviço Geológico dos Estados Unidos) é o modelo padrão para a gestão recursos hídricos
e de obras. O WATFLOOD é popular no Canadá. TOPMODEL e SHE são os modelos
padrão para análise hidrológica em muitos países europeus. O modelo HBV é o modelo
padrão para previsão de fluxo em países escandinavos. Os modelos de tanque são
populares no Japão e o modelo Xinanjiang é comumente utilizado na China (Singh e
Woolhiser., 2002).
A seguir é apresentada uma visão geral sobre os principais modelos em uso atualmente.
O Stanford Watershed Model (SWM) (Crawford e Linsley,1966) foi o primeiro modelo a
simular todo o ciclo hidrológico simultaneamente, em sua evolução incluiu um módulo de
qualidade da água e passou a se chamar HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran)
e tem aderido diversas aplicações desenvolvidas pelo Serviço Geológico dos Estados
Unidos (USGS) e é o modelo padrão para cálculo de poluição não pontual adotado pela
Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos (EPA).
O SMAP (Soil Moisture Accounting Procedure) (Lopes et al., 1981) é um modelo
concentrado, conceitual e determinístico, que considera que a bacia é composta por três
reservatórios, superficial, zona aerada do solo e subeterrâneo. O escoamento superficial é
separado baseado no método CN (Lopes, 1999).
SWMM (Storm Water Management Model) (Metcalf e Eddy, 1971) é um modelo chuva-
vazão dinâmico, que pode ser voltado a eventos ou de simulação contínua, que simula a
geração de escoamento superficial e a qualidade da água, é usado principalmente em áreas
urbanas. O SWMM simula a quantidade e qualidade do escoamento gerado em cada sub-
bacia e a qualidade da água em cada canal ou tubo durante o período de simulação
(Rossman e Huber, 2016).
O PRMS (Precipitation-Runoff Modeling System) está na sua quarta versão, é um modelo
determinístico, com parâmetros distribuídos, com processos hidrológicos descrito com
base física, usado para simular as respostas da bacia combinando o clima e o uso do solo.
Tem sido usado recentemente para avaliar os efeitos das mudanças climáticas sobre os
processos hidrológicos, posteriormente o PRMS foi incorporado ao MMS (USGS Modular
Modeling System) (Markstrom et al., 2015).
O MIKE SHE (European Hydrological System Model) (DHI, 2012), foi desenvolvido a
partir do SHE, foi desenvolvido por um consórcio entre três organizações europeias, o
26
Instituto de Hidrologia do Reino Unido, a empresa de consultoria SOGREAH de França e
DHI (Instituto de Hidráulica da Dinamarca). Trata-se de um modelo distribuído,
determinístico e de base física. Os processos hidrológicos são representados por equações
diferenciais, que descrevem o fluxo de massa e a transferência de momento, os parâmetros
podem ser obtidos por medições em campo. Por ser um modelo estritamente de base física
requer a uma grande quantidade de dados de entrada e aquisição destes dados tem alto
custo, outro ponto também é a complexidade de resolução das equações diferenciais, que
demandam muito tempo de processamento, essas características tornam difícil a aplicação
do modelo em grandes bacias. O MIKE SHE é usado para planejamento e gestão de
pequenas bacias, abastecimento de água, projetos de drenagem e irrigação, avaliação de
impactos ambientais, etc. (DHI, 2012)
O TOPMODEL (Beven e Kirby, 1979) é um modelo semi-distribuído que leva em
consideração as informações topográficas para a geração de escoamento. Por seus
parâmetros serem teoricamente mensuráveis, seus autores o consideram um modelo de
base física, mas pode ser definido como um modelo conceitual com área de contribuição
variável. A partir das informações topográficas e da condutividade do solo é calculado o
déficit de água no solo ou a profundidade do lençol freático em qualquer local, o modelo
usa método de Green-Ampt para o cálculo de infiltração (Devi et al., 2015).
O HEC-HMS (Modeling System Hidrológico), desenvolvido pelo Corpo de Engenheiros
dos Estados Unidos, foi concebido para simular os processos hidrológicos da bacia
hidrográfica, é um modelo conceitual semi-distribuído. O modelo permite o acoplamento
de modelos de transporte de sedimentos e qualidade da água e também a análise de
incertezas (US Army Corps of Engineers, 2013).
O KINEROS (Kinenmatic Runoff and Erosion Model) (Woolhisher et al., 1990) é um
modelo físico orientado a eventos. A bacia é representada em plano e canais, equações
diferenciais descrevem o escoamento, a erosão e o transporte de sedimentos e são
resolvidas por diferenças finitas. O KINEROS é usado para avaliação dos efeitos do
desenvolvimento urbano sobre as bacias hidrográficas.
O SWAT (Soil and Water Assessment Tool) foi desenvolvido do Departamaneto de
Agricultura do Estados Unidos para realizar previsão e avaliação dos impactos das práticas
agrícolas sobre a produção de sedimentos, e poluições não pontuais em grandes bacias não
27
monitoradas. É um modelo conceitual, determinístico e contínuo, operando em passo de
tempo diário (Borah e Bera, 2004).
VIC (Variable Infiltration Capacity Macroscale Hydrologic Model) (Liang et al., 1994) é
um modelo semi-distribuído aplicado a grandes bacias hidrográficas ao redor do mundo e
pode ser acoplado a modelos de circulação global. O escoamento superficial é gerado pelo
excesso de infiltração e excesso de saturação escoamento (fluxo Dunniano).
O THMB (Terrestrial Hydrology Model with Biogeochemistry) (Coe, 2000), atualmente
chamado HYDRA, é um modelo conceitual, determinístico, semi-distribuído, com células
com resolução de 5’x5’, é aplicado a grandes bacias, o modelo e baseado no conceito de
tanques lineares, tem sido usado para avaliar os efeitos das mudanças no uso do solo sobre
a bacia hidrográfica.
O DBHM (Distributed Biosphere Hydrological Model) (Tang et al., 2006) é um modelo de
base física, distribuído, determinístico e contínuo, que integra um sofisticado mecanismo
de transferência solo-vegetação-atmosfera (SVAT) a um modelo hidrológico distribuído
que representa os efeitos da topografia sobre a geração de escoamento e os efeitos da
vegetação nos fluxos turbulentos à superfície, na escala de grandes bacias.
3.6 - INCERTEZAS NA MODELAGEM HIDROLÓGICA
Nenhum modelo constitui uma representação perfeita do mundo real, e as divergências
entre o modelo e a realidade por ele representada não são necessariamente decorrentes de
erros, mas também de incertezas produzidas pela falta de conhecimento de todas as
condições a que a realidade está submetida (Beven, 2011).
As incertezas não devem ser confundidas com erros, que se referem à diferença entre o
valor simulado e o valor observado, enquanto que incerteza se refere à diferença entre as
estatísticas da amostra e da população. As incertezas em modelagem hidrológica são
provenientes dos dados de entrada, da estrutura do modelo e da estimativa dos parâmetros
(Tucci, 1998).
As incertezas em modelagem hidrológica têm diversas causas, pois a observação de alguns
parâmetros é problemática já que as medições podem ser escassas ou realizadas por
diferentes técnicas que podem apresentar diferentes resultados. Além disso, a
28
regionalização dos valores medidos é difícil por conta da variabilidade natural das
características da bacia em decorrência de diferenças de clima, solo, vegetação e estágio do
desenvolvimento ecológico. Ainda, até se estas variações fossem perfeitamente medidas e
suas causas fossem perfeitamente dimensionadas, alguma informação seria perdida quando
o estabelecimento do modelo tiver a necessidade de agregar as informações das
características da vegetação pelas sub-unidades espaciais do modelo. (Eckhardt et al.,
2003).
As simplificações assumidas na modelagem, entre elas as agregações de espaço, aliadas à
ausência de pleno conhecimento na estimativa dos parâmetros e da qualidade dos dados de
entrada no modelo, implicam em incertezas nos resultados que são produzidos. Por esse
motivo a confiabilidade nas previsões do modelo é um aspecto relevante para sua aplicação
como ferramenta de suporte à tomada de decisão. O grau de confiabilidade de um modelo
hidrológico pode ser investigado por meio das técnicas de análise de incertezas e de
sensibilidade que permitem quantificar e representar um intervalo possível de valores de
parâmetros que caracterizam o fenômeno modelado e os potenciais modelos que
representam o evento hidrológico estudado (Sarmento, 2010).
De acordo com Beven (1993), o conceito de que há um conjunto ótimo de parâmetros é
falho de várias maneiras, a mais importante delas é que esse pensamento desencoraja a
consideração das incertezas na definição dos parâmetros e dos valores simulados. O que
pode ser demonstrado, é que se for realizada a calibração para dois períodos distintos, ou
mesmo quando a calibração é realizada por pessoas diferentes, dois conjuntos diferentes de
parâmetros “ótimos” serão produzidos. A multiplicidade de períodos de dados disponível
ou as diferentes expertises dos modeladores vai gerar uma multiplicidade de conjunto de
parâmetros “ótimos”.
A diversidade de conjuntos ótimos de parâmetros pode refletir as incertezas da definição
dos parâmetros e da interação entre os parâmetros que resultam nas vazões simuladas.
Múltiplos conjuntos de parâmetros para uma única calibração também são possíveis,
particularmente para modelos distribuídos conceituais e de base física que são
desenvolvidos para refletir diferentes tipos de resposta e permitir um grande número de
valores de parâmetros, o que também pode se refletir nas incertezas nas respostas da bacia.
Beven e Binley (1992) apresentaram o conceito de equifinalidade, no qual existem várias
combinações de parâmetros que apresentam resultados semelhantes entre si e relativamente
29
próximos aos dados observados, Entre estes conjuntos é praticamente impossível definir
qual é o mais adequado.
A calibração multiobjetivo, conforme proposta de Yapo et al. (1998), por viabilizar a
obtenção de diversos conjuntos de parâmetros que podem ser considerados como ótimos,
permite a possibilidade de avaliar as incertezas associadas aos parâmetros calibrados
(Collischonn e Tucci, 2003). A calibração multiobjetivo, não busca uma única solução,
mas um conjunto das melhores soluções que formam a superfície de Pareto, que é formada
pelo conjunto de soluções não-dominadas. Na superfície de Pareto a melhora de uma das
funções objetivos implica na degradação de outra, sendo que os elementos desta superfície
correspondem aos melhores valores globalmente, segundo as funções objetivo escolhidas.
Gupta et al. (1998) apresenta uma ilustração de como os resultados da calibração
multiobjetivo podem reduzir as incertezas na determinação dos parâmetros e nas respostas
da bacia. Na figura 3.9 (a) toda a faixa de possíveis valores que podem ser assumidos pelos
parâmetros representa a incerteza inicial, Uº(θ), que causam as incertezas das respostas da
bacia, representada por Uo(Q) na figura 3.9 (b), correspondente à área cinza claro. A
região Uº(θ) pode ser adequadamente restringida com o conhecimento de uma combinação
de parâmetros que gerem respostas razoáveis da bacia, que podem ser obtidos na
calibração multiobjetivo, o que reduz a incerteza na definição dos parâmetros, obtendo-se a
superfcíe Uf(θ), e consequentemente a incerteza da resposta da bacia Uf(Q), que são
representadas pela área cinza escuro das figura 3.9 (a) e 3.9 (b). As incertezas nas respostas
da bacia deveriam ser anuladas pela definição das incertezas dos parâmetros, no entanto,
por causa da existência de erros na estrutura do modelo, o valor mínimo das incertezas dos
parâmetros (Uf(θ)), que é a superfície de Pareto P(θ) determina a mínima incerteza na
resposta da bacia, Uf(Q).
Há diversas metodologias de análise de incertezas, das quais pode se destacar o método de
simulação de Monte Carlo (Vrugt et al.,, 2000), o método do hipercubo latino (van
Griensven et al., 2006), Teorema de Bayes (Balakrishnam et al., 2003), método do
segundo momento de primeira ordem – FOSM, o método do valor médio do segundo
momento de primeira ordem avançado – AFOSM e o método de estimativa generalizada
de incerteza- GLUE (Beven e Binley, 1992). São técnicas robustas que requerem
detalhamento dos dados observados e da estrutura do modelo (Batista, 2006).
30
Xavier (2002) utilizou a técnica GLUE para avaliar as incertezas associadas à simulação
hidrológica na bacia do Rio Iguaçu, no estado do Rio de Janeiro, com uso do modelo
distribuído Topmodel e verificou a importância que a representação imperfeita da
precipitação exerce sobre as incertezas na modelagem hidrológica.
Figura 3.9 - Variação das incertezas em função da definição da superfície de Pareto obtida após
calibração multiobjetivo (Gupta et.al. 1998 – modificado).
Batista (2006) estudou as incertezas baseadas na variação das características estatísticas
das séries simuladas em bacias da região do alto Rio Paraíba, no estado de mesmo nome,
com o modelo distribuído NAVMO, considerando diferentes estatísticas da bacia. As
características estatísticas analisadas foram coeficiente de determinação, somatório das
vazões anuais, teste de dupla massa, somatório do quadrado das diferenças, testes
paramétricos da média e variância, o teste não-paramétrico de Wilcoxon e distribuições de
probabilidade. Foi verificado que as incertezas são reduzidas quando se aumenta o número
de divisões da bacia e melhora-se a base de dados de precipitação.
31
Sarmento (2010), com uso do modelo SWAT, realizou a modelagem hidrológica da bacia
do rio Descoberto, no Distrito Federal. A análise de incertezas foi realizada utilizando um
conjunto de parâmetros obtidos pelo método do hipercubo latino, que permitiu o
estabelecimento intervalos de confiança do desempenho do modelo.
Estudando os efeitos das mudanças na cobertura e uso do solo, Eckardt (2003) desenvolveu
um método para levar em consideração as incertezas decorrentes da modelagem
hidrológica, o método desenvolvido torna possível determinar se uma diferença na
parametrização de duas simulações diferentes resultará numa diferença significativa nas
respostas do modelo.
O método primeiramente realiza simulações de Monte Carlo independentes para cada tipo
de cobertura de solo levando-se em conta todos os possíveis valores dos parâmetros e sua
distribuição de frequência, apresentando as incertezas de saída do modelo. Estas
distribuições de frequências são comparadas e então é realizado um teste estatístico não
dimensional para expressar a probabilidade de as duas simulações com diferentes
coberturas de solo produzirem os mesmos resultados. Quando o teste estatístico for
superior ao limite estabelecido, as duas coberturas de solo são avaliadas como tendo
produzido respostas significativamente diferentes do modelo. As mudanças na resposta da
bacia só são consideradas se as simulações atenderem a estas condições. O principal
objetivo não é calcular as incertezas absolutas dos valores simulados, mas avaliar a
significância dos resultados das simulações.
Para a análise dos efeitos das mudanças do uso do solo sobre as vazões, Seibert et al.
(2010) e Gebrehiwot et al. (2013) adotaram os conceitos de incertezas baseados em
simulações de Monte Carlo usando modelo HBV, no qual um conjunto dos melhores sets
de parâmetros foram utilizados para se estimar as respostas das bacias. Os efeitos das
mudanças na cobertura e uso do solo sobre os picos de vazão foram detectados de três
formas: (a) comparando-se as vazões observadas com as vazões simuladas com parâmetros
obtidos da calibração em um período de referência; (b) comparando os valores dos
parâmetros calibrados com diferentes tipos de cobertura da terra; e (c) comparando as
simulações com diferentes conjuntos de parâmetros, obtidos de diferentes coberturas e uso
do solo. A comparação foi realizada por meio do teste não paramétrico de Wilcoxon (Teste
de Mann-Whitney) para confirmar se os valores comparados eram estatisticamente
diferentes entre si.
32
3.7 - APLICAÇÃO DE MODELOS HIDROLÓGICOS NA AVALIAÇÃO DOS
EFEITOS DA ALTERAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL SOBRE O REGIME
DE VAZÕES
Os estudos experimentais com bacias pareadas para avaliar os impactos das alterações na
cobertura vegetal sobre o regime hidrológico foram realizados predominantemente em
bacias pequenas onde os processos de hidrológicos e os efeitos das mudanças na cobertura
e uso do solo são mais súbitos. Em grandes bacias, no entanto, as respostas da bacia às
mudanças levam maior tempo para serem percebidas, o que se alia à maior
heterogeneidade para tornar difícil a aplicação dos conceitos observados em bacias
experimentais às bacias de grande escala (Rodriguez et al. (2010). Para bacias de grande
escala, é conveniente recorrer à utilização de modelos hidrológicos (Bultot et al., 1990).
No contexto dos efeitos das mudanças na cobertura e uso do solo, a modelagem
hidrológica é aplicada de duas maneiras gerais. Os modelos podem ser aplicados para
detectar mudanças nas respostas hidrológicas observadas, aumentando a compreensão dos
fatores que causam essas mudanças e podem também ser aplicados para a previsão de
respostas possíveis sob cenários futuros de uso da terra (McIntyre et al. 2014).
Para a previsão de respostas hidrológicas em cenários futuros há necessidade de um
modelo de base física, pois por representar a complexidade dos processos hidrológicos
representados, esse tipo de modelo pode ser parametrizado para as condições futuras de
uso do solo. Para a detecção de alterações, por outro lado, é necessário um modelo que
reproduza fielmente as séries de vazões, sendo capaz de informar as vazões que teriam sido
observadas se não tivesse ocorrido nenhuma mudança, neste caso, os modelos conceituais
são a escolha adequada, pois tem sido demonstrado que para situações com calibração,
estes modelos funcionam tão bem ou mesmo melhor do que os modelos mais complexos,
além do que, para os modelos conceituais, é possível obter os parâmetros do modelo por
calibração, e estes parâmetros podem também ser utilizados para investigar as mudanças
hidrológicas (Gebrehiwot et al., 2013).
A seguir serão apresentadas algumas aplicações de modelos hidrológicos para
determinação dos impactos das alterações na cobertura e uso do solo sobre o regime
hidrológico em diferentes tipos de clima e vegetação.
33
Hernandes et al. (2000) aplicaram dois modelos hidrológicos na Bacia do Rio San Pedro,
no norte do México e Sudeste do Arizona nos Estados Unidos, região de clima semi-árido.
O modelo Kineros (Kinematic Runoff and Erosion) foi utilizado para avaliar as respostas
da bacia para eventos de cheia e o resultado obtido foi semelhante aos observados em
estudos experimentais, com o maior aumento de vazão sendo correspondente a áreas
urbanizadas ou solo desnudo e os menores valores para vegetação florestal. Utilizando o
SWAT para avaliar a variação da vazão anual para diferentes cenários de cobertura do solo
os resultados foram semelhantes, com a diferenças de vazão chegando a 59 mm.ano-1.
Em duas grandes bacias do oeste africano de clima tropical, Li et al. (2007) utilizaram o
modelo THMB (Terrestrial Hydrology Model with Biogeochemistry) para simular os
efeitos das alterações do uso do solo sobre a vazão e seus estudos revelaram que quando a
vegetação é totalmente removida há um aumento de vazão entre 33 e 91% e que os efeitos
da alteração da vegetação são perceptíveis apenas quando o desmatamento ocorre em mais
de 50% da área, limite a partir do qual a alteração é drástica, não sendo observado
linearidade na resposta das bacias. As alterações no regime hidrológico são atribuídas às
mudanças na evapotranspiração.
Tatsch (2011) utilizou o modelo DBHM para simular o comportamento hidrológico da
bacia do Rio Mogi-Guaçu em São Paulo para diferentes cenários de cobertura e uso do
solo. A bacia estudada encontrava-se altamente antropizada com intenso uso agrícola,
principalmente cultivo de cana-de-açúcar. O estudo apresentou resultados semelhantes aos
de estudos experimentais, com exceção de uma das sub-bacias, na qual o cenário com
cobertura por vegetação nativa apresentou a maior vazão na estação seca entre os demais
cenários comparados. De modo geral, as maiores vazões foram obtidas quando a cobertura
predominante era agricultura, seguida de vegetação nativa e reflorestamento.
Utilizando o modelo hidrológico de base física MIKE-SHE (DHI, 2007) e o modelo de
simulação da dinâmica do uso do solo chamado CA - Cellular Automata (White and
Engelen, 2000), Wijesekara et al. (2012) avaliaram os efeitos das mudanças do uso do solo
sobre as vazões da Bacia do Rio Elbow (1258 Km²) no Canadá. Neste estudo os
pesquisadores compararam as vazões anuais e a evapotranspiração observados nas
condições de uso do solo em 2001 com as simulações de vazão e evapotranspiração para o
cenário também simulado de uso do solo em 2031. A simulação da dinâmica de alteração
do uso do solo entre 2002 e 2031 apresentou aumento de 25% das áreas urbanas (5% da
34
área total), um aumento de 41% em áreas de pastagens (8% da área total), um aumento de
33% em áreas agrícolas (20% da área total), uma redução de 42% nas áreas de florestas
decíduas (19% da área total), e uma redução de 13,5% em áreas de florestas verdes (47%
do total da área) com estas alterações no uso do solo, as simulações apontaram que o
impacto sobre o regime hidrológico da bacia seria um aumento de 7,3% no escoamento
superficial, redução de 1% na evapotranspiração, redução de 13% no escoamento de base e
redução de 2,3% na infiltração.
O VIC - Variable Infiltration Capacity (Liang, et al., 1994) foi utilizado para avaliar os
efeitos das mudanças na cobertura e uso da terra na bacia do Rio Dongjiang na China (25,3
mil km2). Neste estudo, Niu e Sivakumar (2014) simularam as vazões no período de 1952 a
2000 para 4 cenários de cobertura e uso do solo comparando seus resultados com as vazões
observadas no período e a situação de cobertura e uso do solo do ano 2001. Os resultados
foram de aumentos da vazão média anual quando as florestas eram substituídas por
pastagens e de redução quando pastagens ou culturas agrícolas eram substituídas por
vegetação florestal, estas alterações variaram de 1,35 a 13,9%.
O MGB-IPH foi utilizado por Caram (2010) para avaliar os efeitos das mudanças na
cobertura e uso do solo sobre o comportamento hidrológico da bacia do Rio Piracicaba
com diferentes cenários de cobertura e uso do solo, obtendo resultados divergentes dos
obtidos em estudos experimentais, com aumento de vazão no cenário em que 100% da
bacia era coberta por florestas. De todo modo o cenário de maior impacto na vazão foi com
100% de cobertura por agricultura. O aumento de vazão devido a cobertura por florestas
foi de 36,6 mm.ano-1, já com agricultura na totalidade da bacia, o incremento foi de 49,7
mm.ano-1. Nesse estudo a maior redução na vazão ocorreu com a conversão de agricultura
em pastagem, onde o decréscimo foi de 11,5 mm.ano-1.
Também utilizando o MGB-IPH, Bayer (2014) realizou um estudo sobre os impactos das
alterações na cobertura e uso do solo na bacia do Rio Paraná (827.155 km2), no qual não
foram utilizados cenários, mas acompanhado o desenvolvimento das mudanças no uso do
solo no período entre 1940 e 1999. Comparando as simulações com as variações na
cobertura do solo ao longo do período, foi verificado que houve aumento de 62,8 mm.ano-1
na vazão média devido ao desmatamento de 42,3% observado ao longo do período.
35
3.8 - MODELO DE GRANDES BACIAS – MGB-IPH
O modelo de grandes bacias (MGB-IPH) foi desenvolvido para simular o processo de
transformação da chuva em vazão em grandes bacias hidrográficas (Collischonn, 2001) e é
composto de módulos para o cálculo do balanço de água no solo, interceptação,
evapotranspiração, propagação do escoamento na rede de drenagem e escoamentos
superficial, subsuperficial e subterrâneo em cada mini-bacia. A bacia é discretizada
espacialmente em mini-bacias e cada mini-bacia é dividida em unidades de resposta
hidrológica (URHs), que são áreas com o mesmo tipo de solo e vegetação (Fan, 2011), em
cada mini-bacia são atribuídas informações como precipitação, temperatura do ar, umidade
relativa, velocidade do vento, insolação e pressão atmosférica. Este modelo foi escolhido
por ser um modelo distribuído, conceitual, com parte dos processos descritos com base
física e com capacidade de representar as alterações na cobertura vegetal e também não
exigir uma grande quantidade de parâmetros se comparado a modelos de base física. A
seguir é apresentada uma descrição do modelo
3.8.1 - Balanço de água no solo
O balanço de água no solo é realizado de maneira independente para cada URH, utilizando
as características e os parâmetros da URH. A Equação 3.2 descreve o balanço na camada
de solo, representado na figura 3.9.
𝑊𝑖+1 = 𝑊𝑖 + 𝑃 − 𝐸𝑇 − 𝐷𝑠𝑢𝑝 − 𝐷𝑖𝑛𝑡 − 𝐷𝑏𝑎𝑠 − 𝐷𝑐𝑎𝑝 (3.2)
onde: 𝑊𝑖+1 (mm) é o armazenamento na camada de solo ao final do intervalo de tempo; 𝑊𝑖
(mm) é o armazenamento na camada de solo ao início do intervalo de tempo; 𝑃 [mm] é a
precipitação incidente ao longo do intervalo de tempo; 𝐸𝑇 (mm) é a evapotranspiração da
água da camada de solo ao longo do intervalo de tempo; 𝐷𝑠𝑢𝑝 (mm) é o escoamento
superficial ao longo do intervalo de tempo (drenagem rápida); 𝐷𝑖𝑛𝑡 (mm) é o escoamento
subsuperficial ao longo do intervalo de tempo (drenagem lenta); 𝐷𝑏𝑎𝑠 (mm) escoamento
subterrâneo ao longo do intervalo de tempo (drenagem muito lenta); 𝐷𝑐𝑎𝑝 (mm) é o fluxo
do reservatório subterrâneo para a camada superficial do solo. O intervalo de tempo
considerado é de 1 dia.
36
Figura 3.10 - Balanço de água no solo em cada URH (Collischonn at al., 2007).
O termo Dsup, que representa o escoamento superficial, é calculado considerando que toda
a chuva que cair sobre uma porção de solo já saturada de umidade irá gerar escoamento
superficial. O modelo considera que existe uma relação entre W, que é o estado de
armazenamento atual da camada de solo, e a porcentagem de área saturada. O escoamento
superficial, é calculado por:
𝐷𝑠𝑢𝑝 = 𝑃 − (𝑊𝑚 − 𝑊) (3.3)
Quando δ ≤ 0 e por:
𝐷𝑠𝑢𝑝 = 𝑃 − (𝑊𝑚 − 𝑊) + 𝑊𝑚 ×(𝛿)𝑏+1 (3.4)
Onde
𝛿 = [(1 −𝑊
𝑊𝑚)
𝑏𝑏+1
−𝑃
(𝑏 + 1)×𝑊𝑚] (3.5)
Onde: W (mm) é o armazenamento na camada do solo; Wm (mm) é o armazenamento
máximo na camada do solo; b é um parâmetro adimensional que representa a não-
37
uniformidade da capacidade de armazenamento do solo na URH; P (mm) é a precipitação
menos a interceptação e Dsup (mm) é o escoamento superficial.
O escoamento sub-superficial é obtido por uma relação não linear com o armazenamento
na camada de solo, baseada na equação da condutividade hidráulica do solo de Brooks e
Corey, dada pela equação 3.6.
𝐷𝑖𝑛𝑡 = 𝐾𝑖𝑛𝑡 × (𝑊 − 𝑊𝑧
𝑊𝑚 − 𝑊𝑧)
(3+2𝑋𝐿
)
(3.6)
Onde: Dint (mm) é o escoamento sub-superficial; Wz (mm) é o limite de armazenamento
para haver escoamento sub-superficial; Kint (mm) é o parâmetro de escoamento sub-
superficial e XL é o índice de porosidade do solo. O parâmetro Kint é calibrado e o índice
XL é fixado em 0,67.
O escoamento subterrâneo é calculado por uma equação simples, linear com relação ao
armazenamento no solo.
𝐷𝑏𝑎𝑠 = 𝐾𝑏𝑎𝑠 ×𝑊 − 𝑊𝑐
𝑊𝑚 − 𝑊𝑐 (3.7)
Onde: Dbas (mm) é o escoamento subterrâneo; Kbas (mm) é o parâmetro de escoamento
subterrâneo e Wc (mm) é o limite de armazenamento no solo para haver escoamento
subterrâneo.
Em alguns casos, quando o armazenamento do solo é baixo, pode ocorrer a transferência
de água do reservatório subterrâneo para a camada de solo. Esta possibilidade visa permitir
ao modelo simular situações em que as águas subterrâneas voltem a ser disponibilizadas
para a evapotranspiração. A Equação 3.8 descreve o fluxo ascendente.
𝐷𝑐𝑎𝑝 =𝑊𝑐 − 𝑊
𝑊𝑐×𝐶𝐴𝑃 (3.8)
Onde: Dcap (mm) é fluxo ascendente; Wc [mm] é o limite de armazenamento para haver
fluxo ascendente e CAP (mm) máximo fluxo ascendente para o solo (parâmetro do
modelo).
38
3.8.2 - Interceptação
O MGB-IPH considera que há um reservatório para a interceptação que, quando excedido
pela precipitação, passa diretamente para a superfície do solo. A capacidade deste
reservatório é altamente dependente da densidade da cobertura vegetal, que é representada
pelo índice de área foliar (IAF). A capacidade de interceptação e expressa pela equação 3.9
𝑆𝐼𝐿𝑗 =∝×𝐼𝐴𝐹𝑗 (3.9)
Onde: 𝑆𝐼𝐿𝑗 (mm) é a capacidade do reservatório de interceptação da URH j de qualquer
mini-bacia; ∝ (mm) é o parâmetro de lâmina de interceptação, que o modelo adota com o
valor fixo de 0,2 mm; 𝐼𝐴𝐹 é o índice de área foliar. A tabela 3.1 apresenta alguns valores
típicos de IAF.
Tabela 3.1 - Valores de IAF para diferentes tipos de vegetação (Collischonn, 2001).
Tipo de cobertura IAF
Coníferas 6
Floresta decídua 6
Soja irrigada 7,5
Soja não irrigada 6,0
Floresta amazônica 6 a 9,6
Pastagem amazônica (estação seca) 0,5
Pastagem amazônica (estação chuvosa) 3,9
Cerrado (estação seca) 0,4
Cerrado (estação chuvosa) 1,0
As equações a seguir descrevem o processo de enchimento e esvaziamento do reservatório
de interceptação. Quando a o reservatório está cheio, a precipitação passa integralmente
para a camada superficial do solo, quando isso não ocorre o reservatório é esvaziado pela
evaporação.
𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘 = 𝑆𝐹𝑖,𝑗
𝑘−1 + 𝑃𝐶𝑖 quando𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘−1 + 𝑃𝐶𝑖 ≤ 𝑆𝐼𝐿𝑗 (3.10)
𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘 = 𝑆𝐼𝐿𝑗 quando 𝑆𝐹𝑖,𝑗
𝑘−1 + 𝑃𝐶𝑖 ≥ 𝑆𝐼𝐿𝑗 (3.11)
𝑃𝑖,𝑗 = 𝑃𝐶𝑖,𝑗 − (𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘 − 𝑆𝐹𝑖,𝑗
𝑘−1) (3.12)
39
onde 𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘 (mm), é a lâmina interceptada ao final do intervalo de tempo na URH j da mini-
bacia i; 𝑆𝐼𝐿𝑗 (mm) é a capacidade do reservatório de interceptação da URH j de qualquer
mini-bacia; 𝑆𝐹𝑖,𝑗𝑘−1 (mm) é a lâmina interceptada ao final do passo de tempo anterior na
URH j da mini-bacia i; 𝑃𝐶𝑖 (mm/dia) é a precipitação incidente sobre a cobertura vegetal
sobre a mini-bacia i; 𝑃𝑖,𝑗 (mm/dia) é a precipitação sobre a superfície do solo na URH j da
mini-bacia i.
A evapotranspiração é aplicada de modo diferente para a lâmina interceptada e a água na
superfície do solo.
3.8.3 - Evapotranspiração
O MGB-IPH estima a evapotranspiração utilizando a equação de Penman-Monteith, que é
dada por:
𝐸 = (∆×(𝑅𝐿 − 𝐺) + 𝜌𝐴×𝑐𝑝×
(𝑒𝑠 − 𝑒𝑑)𝑟𝑎
∆ + 𝛾× (1 +𝑟𝑠
𝑟𝑎)
) × (1
𝜆×𝜌𝑤) (3.13)
Onde 𝐸 (m/s) é a evaporação da água; 𝜆 (MJ.kg-1) é o calor latente de vaporização; ∆
(kPa.°C-1) é a variação da pressão de saturação do vapor d’água; 𝑅𝐿 (MJ.m-2.s-1) é a
radiação líquida na superfície; 𝐺 (MJ.m-2.s-1) é o fluxo de energia para o solo; 𝜌𝐴 (kg.m-3) é
a massa específica do ar; 𝜌𝑤 (kg.m-3) é a massa específica da água; 𝑐𝑝 (MJ.kg-1.°C-1) é o
calor específico do ar úmido (𝑐𝑝=1,013.10-3 MJ.kg-1.°C-1); 𝑒𝑠(kPa) é pressão de saturação
do vapor d’água; 𝑒𝑑(kPa) é a pressão do vapor d’água; 𝛾(kPa.°C-1) é a constante
psicrométrica (𝛾= 0,66); 𝑟𝑠(s.m-1) é a resistência superficial da vegetação e 𝑟𝑎(s.m-1) é a
resistência aerodinâmica.
A equação 3.13 considera que há uma rede de resistências, superficial e aerodinâmica onde
toda a radiação líquida está disponível às plantas para evapotranspiração. A radiação
líquida que o modelo utiliza é obtida pela seguinte relação:
𝑅𝐿 = 𝑆𝑠𝑢𝑝×(1−∝) (3.14)
Onde 𝑆𝑠𝑢𝑝 (MJ.m-2.s-1) é radiação que atinge a superfície e ∝ (adimensional) é o albedo.
40
A radiação que atinge a superfície pode ser calculada a partir da quantidade de horas de
insolação, que é um dos dados de entrada no modelo, conforme descrito por Shuttleworth
(1993).
O albedo é dado pela relação entre o fluxo radiação de ondas curtas refletidas pela
superfície e a radiação global incidente (Brutsaert, 2005). É um parâmetro diretamente
relacionado com as mudanças de cobertura e uso do solo. O desmatamento causa aumento
do valor do albedo, uma vez que o albedo das florestas é mais baixo de que a maioria dos
outros tipos de cobertura. Com o aumento do albedo há menos energia disponível para a
evapotranspiração desta forma o desmatamento tende a reduzir a evapotranspiração.
A tabela 3.2 apresenta alguns valores típicos de albedo para diferentes tipos de cobertura
do solo.
Tabela 3.2 - Valores médios de albedo para diferentes coberturas de solo (Bayer, 2014).
Tipo de cobertura Albedo
Água 0,08
Florestas Altas 0,11 – 0,16
Amazônica 0,134
Coníferas 0,05 – 0,10
Mistas 0,10 – 0,15
Temperadas (madeira-de-
lei
0,15 – 0,20
Cultivos agrícolas 0,20 – 0,26
Altos (ex. cana-de-açúcar) 0,15 – 0,2
Baixos (ex. soja, trigo) 0,20 – 0,26
Pastagens ou gramíneas 0,20 – 0,26
Tropicais (amazônica) 0,18
Gramíneas altas 0,15 – 0,20
Gramíneas baixas 0,15 – 0,25
Cerrado brasileiro Época úmida 0,13
Época seca 0,18
Solo Exposto úmido 0,10
Exposto seco 0,35
Argiloso 0,20 – 0,35
Arenoso 0,25 – 45
41
Quanto à resistência superficial, trata-se da resistência ao fluxo de umidade do solo para a
atmosfera através da planta. Este fluxo, que é a transpiração, é controlado pela abertura e
fechamento dos estômatos das plantas (Calder, 1993). No MGB –IPH, a 𝑟𝑠depende do teor
de umidade do solo, de acordo com a seguinte equação (Wigmosta, 1994):
𝑟𝑠 = 𝑓×𝑟𝑠𝑚𝑖𝑛 (3.15)
Onde 𝑟𝑠𝑚𝑖𝑛 (s.m-1) é a resistência superficial mínima, que ocorre quando não há escassez
de água no solo, e 𝑓 é uma função que corrige a resistência em termos de déficit de
umidade no solo, dada por:
1
𝑓= 1 se 𝑊𝐿,𝑖,𝑗 ≤ 𝑊𝑖,𝑗 (3.16)
1
𝑓=
(𝑊𝑖,𝑗𝑡 − 𝑊𝑃𝑀𝑖,𝑗)
(𝑊𝐿𝑖,𝑗𝑡 − 𝑊𝑃𝑀𝑖,𝑗)
se 𝑊𝐿,𝑖 𝑗 > 𝑊𝑖,𝑗 (3.17)
Onde 𝑊𝑖,𝑗 (mm) é o conteúdo de água no solo; 𝑊𝐿,𝑖,𝑗 (mm) é o mínimo de umidade do solo
que não causa restrições à evapotranspiração, no MGB-IPH é definido como sendo 50% da
capacidade de armazenamento de água no solo (𝑊𝑚 (𝑚𝑚)) e 𝑊𝑃𝑀𝑖,𝑗 (mm) é o ponto de
murcha, considerada no modelo como 10% do 𝑊𝑚 . A tabela 3.3 apresenta alguns
valores típicos que resistência superficial mínima para diferentes tipos de cobertura
vegetal.
Tabela 3.3 - Resistência superficial mínima para diferentes tipos de cobertura vegetal
(Collischonn, 2001).
Cobertura vegetal Resistência superficial mínima (s.m-1)
Floresta 100
Cerrado 100 - 200
Culturas agrícolas 40
Trigo 40
Campo 40 - 80
Grama 69 - 71
Savana africana 60
Savana com arbustos 98
42
A resistência aerodinâmica controla a taxa de transferência do vapor d’água da superfície
do solo, que ocorre por difusão turbulenta. A resistência superficial no MGB-IPH é
calculada pela seguinte expressão:
𝑟𝑎 𝑖,𝑗 =𝑙𝑛
(𝑧𝑢 − 𝑑)0,123×ℎ
×𝑙𝑛(𝑧𝑒 − 𝑑)0,123×ℎ
𝑘2×𝑈 (3.18)
Onde 𝑧𝑢(m) é a altura em que são realizadas as medições de velocidade do vento; 𝑧𝑒 (m) é
a altura em que são realizadas as medições de umidade relativa do ar; 𝑈 (m.s-1) é a
velocidade do vento na altura 𝑧𝑢, 𝑘 é a constante de von Kármán que é igual a 0,41; ℎ (m)
é a altura média da cobertura vegetal e 𝑑 um fator de correção em relação à altura da
cobertura vegetal dado por 𝑑 = 0,67×ℎ. A tabela 3.4 apresenta a altura média de algumas
coberturas vegetais.
Tabela 3.4 - Altura de diferentes tipos de cobertura vegetal (Collischonn, 2001).
Cobertura vegetal Altura média (m)
Floresta 10
Cerrado 5
Campo, pastagem 0,5
Agricultura 0,5
Pastagem amazônica 0,53
Floresta amazônica 30
3.8.4 - Escoamento superficial, subsuperficial e subterrâneo
Os escoamentos superficial, subsuperficial e subterrâneo são representados no MGB-IPH,
como apresentado na figura 3.9, por Dsup i,j, Dint i,j e Dbas respectivamente. Este escoamento
que deixa cada fração da mini-bacia não atinge instantaneamente a rede de drenagem, mas
sofre retardo e amortecimento ainda no interior da de cada fração da mini-bacia. Este efeito
é dado pela passagem do escoamento por reservatórios lineares, cujos coeficientes de
amortecimento e retardo são parâmetros calibráveis do modelo. O escoamento superficial
vai para o reservatório superficial, o escoamento subsuperficial vai para o reservatório
subsuperficial e o escoamento subterrâneo vai para o reservatório subterrâneo. Nestes
reservatórios, os escoamentos de cada URH são somados, conforme as seguintes equações:
43
𝑉sup 𝑖𝑘′ = 𝑉sup 𝑖
𝑘−1 + ∆𝑡×(∑ 𝐷sup 𝑖,𝑗𝑛𝑏𝑗=1 ) (3.19)
𝑉int 𝑖𝑘′ = 𝑉int 𝑖
𝑘−1 + ∆𝑡×(∑ 𝐷int 𝑖,𝑗𝑛𝑏𝑗=1 ) (3.20)
𝑉bas 𝑖𝑘′ = 𝑉bas 𝑖
𝑘−1 + ∆𝑡×(∑ 𝐷bas 𝑖,𝑗𝑛𝑏𝑗=1 ) (3.21)
Onde 𝑉sup 𝑖𝑘−1 (m3) é o volume do reservatório superficial da mini-bacia no início do passo de
tempo; 𝑉int 𝑖𝑘−1 (m3) é o volume do reservatório subsuperficial da mini-bacia no início do
passo de tempo; 𝑉bas 𝑖𝑘−1 (m3) é volume do reservatório subterrâneo da mini-bacia no início
do passo de tempo; 𝑉sup 𝑖𝑘′ (m3) é volume do reservatório superficial da mini-bacia após a
entrada do escoamento superficial; 𝑉int 𝑖𝑘′ (m3) é volume do reservatório subsuperficial da
mini-bacia após a entrada do escoamento subsuperficial; 𝑉bas 𝑖𝑘′ (m3) é volume do
reservatório subterrâneo da mini-bacia após a entrada do escoamento subterrâneo; j é o
índice da URH; nb é o número de URHs em que a mini-bacia é dividida.
Cada reservatório é representado matematicamente por uma equação de reservatório linear
simples.
𝑄sup 𝑖 =1
𝑇𝐾𝑆𝑖×𝑉sup 𝑖
𝑘′ (3.22)
𝑄int 𝑖 =1
𝑇𝐾𝐼𝑖×𝑉int 𝑖
𝑘′ (3.23)
𝑄bas 𝑖 =1
𝑇𝐾𝐵𝑖×𝑉bas 𝑖
𝑘′ (3.24)
Onde 𝑄sup 𝑖 (m3.s-1) é vazão de saída do reservatório superficial; 𝑄int 𝑖 (m
3.s-1) é vazão de
saída do reservatório subsuperficial; 𝑄bas 𝑖 (m3.s-1) é vazão de saída do reservatório
subterrâneo; 𝑇𝐾𝑆𝑖 (s) é o tempo de retardo do reservatório superficial; 𝑇𝐾𝐼𝑖 (s) é o tempo
de retardo do reservatório sub-superficial e 𝑇𝐾𝐵𝑖 (s) é o tempo de retardo do reservatório
subterrâneo.
A vazão de cada mini-bacia é dado pela soma das vazões de cada reservatório
𝑄𝑖 = 𝑄𝑠𝑢𝑝 𝑖 + 𝑄𝑖𝑛𝑡 𝑖 + 𝑄𝑏𝑎𝑠 𝑖 (3.25)
Onde 𝑄𝑖 (m3.s-1) é a vazão de saída da mini-bacia; 𝑄𝑠𝑢𝑝 𝑖 (m
3.s-1) é a vazão de saída do
reservatório superficial; 𝑄𝑖𝑛𝑡 𝑖 (m3.s-1) é a vazão de saída do reservatório subsuperficial e
𝑄𝑏𝑎𝑠 𝑖 (m3.s-1) é a vazão de saída do reservatório subterrâneo.
44
3.8.5 - Escoamento na rede de drenagem
O MGB-IPH realiza a propagação do escoamento na rede de drenagem utilizando o
método de Muskingum-Cunge, que relaciona a vazão de saída de um trecho de rio em um
intervalo de tempo qualquer, às vazões de entrada e saída no intervalo de tempo anterior e
à vazão de entrada no intervalo atual.
Os parâmetros do método de Muskingum-Cunge são calculados com base nos dados de
comprimento, declividade, rugosidade e largura média dos trechos de rio. O comprimento
e a declividade são obtidos de mapas topográficos. A largura é obtida com base em uma
relação com a área de drenagem válida para a bacia e a rugosidade é estimada com base em
observações locais, fotografias e informações sobre material do leito.
O intervalo de tempo diário utilizado no modelo é sub-dividido em intervalos menores
durante a propagação por Muskingun-Cunge na rede de drenagem, considerando o
intervalo de tempo ideal para a propagação apresentar precisão no tempo de viagem e no
amortecimento do hidrograma.
3.8.6 - Parâmetros do modelo
O MGB-IPH tem um total de 14 parâmetros, que se dividem em parâmetros fixos e
parâmetros calibráveis. Os parâmetros fixos são os relacionados à vegetação e são
definidos para cada tipo de URH.
Os parâmetros calibráveis, por outro lado, são determinantes para um bom ajuste entre os
dados de vazão observados e calculados. Os parâmetros calibráveis podem estar associados
às URHs ou a cada sub-bacia, onde se tem dados observados de modo a orientar a
calibração do modelo. A tabela 3.5 apresenta os parâmetros do MGB-IPH.
Tabela 3.5 - Parâmetros do MGB-IPH (Collischonn, 2001).
Parâmetro Tipo Associação
Capacidade de armazenamento de água no solo (Wm) Calibrável URH/sub-bacia
Parâmetro de não-uniformidade da capacidade de
armazenamento do solo (b) Calibrável URH/sub-bacia
Limite de armazenamento no solo (Wc) Calibrável URH/sub-bacia
Parâmetro de drenagem subterrânea (Kbas) Calibrável URH/sub-bacia
45
Parâmetro Tipo Associação
Parâmetro de drenagem sub-superficial (Kint) Calibrável URH/sub-bacia
Parâmetro de fluxo ascendente (CAP) Calibrável URH/sub-bacia
Parâmetro de retardo do reservatório superficial (CS) Calibrável Sub-bacia
Parâmetro de retardo do reservatório sub-superficial
(CI) Calibrável Sub-bacia
Parâmetro de retardo do reservatório subterrâneo (CB) Calibrável Sub-bacia
Vazão de referência Calibrável Sub-bacia
Albedo Fixo URH/mês
Índice de área foliar Fixo URH/mês
Altura média das árvores Fixo URH/mês
Resistência Superficial Fixo URH/mês
3.8.7 - Calibração automática do modelo
A calibração automática no MGB-IPH é realizada pelo algoritmo de calibração
multiobjetivo MOCOM-UA (Multiple-Objective Complex Evolution – Universidade do
Arizona) (Yapo et al., 1998), que utiliza princípios do algoritmo de busca global SCE-UA
(Shuffle Complex Evolution – Universidade de o Arizona) (Duan et al., 1992). Aos
parâmetros obtidos na calibração manual, foram permitidos que variassem de 0,3 a 1,8
vezes na calibração automática. A calibração de cada bacia foi realizada com população de
200 indivíduos e até 1000 gerações.
As funções objetivo utilizadas na calibração são o coeficiente de Nash-Sutcliffe das vazões
(NSE), que favorece as vazões de pico; o mesmo coeficiente para os logaritmos das vazões
(NSElog), que favorece as vazões mínimas e a relação entre volumes calculados e
observados (∆V). As equações abaixo apresentam a definição destas funções:
𝑁𝑆𝐸 = 1 −∑(𝑄𝑜𝑏𝑠(𝑡) − 𝑄𝑠𝑖𝑚(𝑡))
2
∑(𝑄𝑜𝑏𝑠(𝑡) − �̅�𝑜𝑏𝑠(𝑡))2 (3.26)
𝑁𝑆𝐸𝑙𝑜𝑔 = 1 −∑(log 𝑄𝑜𝑏𝑠 (𝑡) − log 𝑄𝑠𝑖𝑚 (𝑡))
2
∑(log 𝑄𝑜𝑏𝑠 (𝑡) − log �̅�𝑜𝑏𝑠 (𝑡))2 (3.27)
46
Δ𝑉 =∑(𝑄𝑠𝑖𝑚(𝑡)) − ∑(𝑄
𝑜𝑏𝑠(𝑡))
∑(𝑄𝑜𝑏𝑠(𝑡)) (3.28)
Onde: 𝑄𝑜𝑏𝑠(𝑡) é a vazão observada no intervalo de tempo t (dias); 𝑄𝑠𝑖𝑚 é a vazão simulada
pelo modelo no intervalo de tempo t (dias).
47
4 - METODOLOGIA
4.1 - DETECÇÃO DOS EFEITOS DAS MUDANÇAS NA COBERTURA E USO DO
SOLO SOBRE O REGIME DE VAZÕES
Para a avaliação dos efeitos das alterações do uso do solo sobre o regime de vazões, foi
adotada uma metodologia alternativa à das bacias pareadas, ao invés de se ter uma bacia de
controle, tem-se uma calibração de controle, que é a calibração obtida com o uso do solo
durante um período de referência, que neste trabalho é o período com mínima alteração da
vegetação natural.
O período de estudo foi determinado de acordo com a disponibilidade de dados
hidrológicos e dados de cobertura e uso do solo. O período de estudo é de 1969 a 2005 e
foi dividido em 3 períodos. O período P1 vai de 1969 a 1985 considera o uso do solo em
1980; o período P2 vai de 1986 a 1995 considera o uso do solo em 1990 e o período P3 vai
de 1996 a 2005 considera o uso do solo em 2000.
Para se considerar as incertezas envolvidas na modelagem hidrológica, as análises foram
realizadas não com apenas uma simulação, mas com as 30 melhores simulações obtidas a
partir da superfície de Pareto fornecida pela calibração automática do modelo e nos casos
de haver mais que 30 conjuntos na superfície de Pareto foram priorizados os conjuntos que
apresentaram maior valor para a função NSElog, por favorecerem o ajuste das vazões
mínimas.
As variáveis hidrológicas que foram avaliadas se sofreram alteração por causa das
mudanças na cobertura do solo, foram as vazões mensais, vazões anuais e vazões mínimas.
São consideradas vazões mínimas a menor vazão média de 7 dias consecutivos em cada
ano hidrológico. As vazões anuais referem-se à vazão média anual considerando o ano
hidrológico se iniciando no dia primeiro de outubro.
Na análise dos efeitos das alterações da cobertura e uso do solo sobre as vazões foi adotada
a metodologia proposta por Seibert e McDonnelll (2010), com a diferença de que serão
utilizados os conjuntos de parâmetros da superfície de Pareto ao invés de simulações de
Monte Carlo como naquele trabalho.
48
São usadas três diferentes abordagens para detectar as alterações nas vazões causadas pelas
mudanças no uso do solo, conforme segue:
Avaliação dos resíduos do modelo, o que é uma comparação das simulações com
parâmetros calibrados no período de referência (P1) com as vazões observadas nos
períodos que sofreram mudanças (P2 e P3);
Comparação dos valores dos conjuntos de parâmetros obtidos em cada período de
análise;
Avaliação dos resíduos entre as diferentes respostas da bacia aos conjuntos de
parâmetros das calibrações realizadas em cada período.
4.1.1 - Análise dos resíduos entre as vazões simuladas e observadas
Ao relacionar o escoamento observado ao escoamento simulado com o conjunto de
parâmetros válidos para o período de referência, as influências climáticas no escoamento
podem ser filtradas. Parte-se do pressuposto de que o modelo com os parâmetros do
período de referência pode ser usado para reconstruir as séries de vazões dos períodos
posteriores, gerando as vazões que deveriam ter sido geradas caso a bacia não tivesse
sofrido alterações na cobertura do solo. Os resíduos são dados pela equação 4.1.
𝐷𝑖 =𝑄𝑜𝑏𝑠,𝑖 − 𝑄𝑠𝑖𝑚,𝑖
𝑄𝑜𝑏𝑠,𝑖 (4.1)
Onde: Di é o resíduo do modelo no instante i; Qobs,i é a vazão observada (m3/s) e Qsim,i é a
vazão simulada (m3/s). Resíduos próximos de zero indicam que não houve mudança nas
vazões, valores negativos indicam que as vazões sofreram redução e valores positivos
indicam que houve aumento das vazões.
Para testar se houve mudanças nas vazões, parte-se da hipótese nula Ho de que os resíduos
são iguais entre os dois períodos analisados, então é realizado o teste de Mann-Whitney
conforme descrito por Naghettini e Pinto (2007). Trata-se de um teste não-paramétrico de
homogeneidade, que tem como princípio a consideração de que se as amostras não forem
homogêneas, os elementos de uma amostra apresentarão ordens de classificação
consistentemente diferentes da outra amostra. O teste foi realizado com significância de
5%.
49
Para evitar a ocorrência de falsas detecções de mudanças, o teste também foi realizado para
os conjuntos de resíduos gerados pelos mesmos conjuntos de parâmetros para verificar se
mesmo estes também rejeitam a hipótese nula, situação que põe em dúvida as constatações
de mudança. Neste caso, o período de referência foi dividido ao meio e o teste foi realizado
entre cada metade como se se tratassem de períodos distintos.
4.1.2 - Comparação entre os conjuntos de parâmetros obtidos de diferentes
calibrações
A comparação dos parâmetros obtidos em diferentes períodos, permite avaliar quais
características da bacia foram mais impactadas pelas mudanças no uso do solo.
Os parâmetros do modelo podem apresentar mudanças quando o modelo é calibrado para
diferentes períodos. O que é esperado quando há mudança no uso do solo. A análise das
diferenças nos valores dos parâmetros não é simples, uma vez que vários conjuntos de
parâmetros podem gerar vazões equivalentes, consequentemente, os valores diferentes para
um determinado parâmetro podem ser encontrados não só para diferentes períodos de
tempo, mas também para o mesmo período, para contornar este problema de incertezas nos
parâmetros os vários conjuntos de parâmetros gerados em cada período são comparados
entre si. Para confirmar se ocorreram mudanças significativas entre os diferentes conjuntos
de parâmetros, é realizado o teste de Mann-Whitney com nível de significância de 5%. O
teste é realizado para cada parâmetro calibrado em cada URH.
Para verificar a ocorrência de falsas detecções de mudanças, a amostra dos 30 conjuntos de
parâmetros, obtidos da calibração no período de referência, é dividida em duas e tratadas
como se fossem obtidas das calibrações de períodos distintos.
4.1.3 - Análise dos resíduos entre as simulações com parâmetros de diferentes
calibrações
Mais importante que comparar os conjuntos de parâmetros, é comparar as respostas da
bacia a esses diferentes conjuntos de parâmetros. Para isso, foram comparadas as
simulações com cada conjunto de parâmetros obtidos das calibrações realizadas em cada
50
período de análise, por meio da análise dos resíduos entre as simulações, dados pela
equação 4.2.
𝐷𝑖 =𝑄𝑠𝑖𝑚𝐴,𝑖 − 𝑄𝑠𝑖𝑚𝐵,𝑖
(𝑄𝑠𝑖𝑚𝐴,𝑖 + 𝑄𝑠𝑖𝑚𝐵,𝑖)/2 (4.2)
Onde: Di é o resíduo entre as simulações A e B no instante i.
As incertezas do modelo estão representadas pelas 30 simulações, obtidas da calibração de
cada período, e os resíduos são calculados para todas as combinações possíveis entre cada
conjunto de simulações, ou seja, tem-se um total de 900 séries de resíduos. É considerado
que houve diferença significativa entre as respostas da bacia quando a mediana dos
resíduos é superior a 10% ou quando os percentis de 10 e 90% tem o mesmo sinal.
Comparar as simulações obtidas com diferentes conjuntos de parâmetros é uma maneira de
contornar os problemas das interações de parâmetros. Em vez de se concentrar nos valores
dos parâmetros individuais, o comportamento da bacia é investigado de forma integrada.
Em contraste com a análise de resíduos das vazões observadas, a comparação entre
simulações é menos sensível aos eventuais erros nos dados de precipitação ou de vazão
(Seibert e McDonnell, 2010).
4.2- SIMULAÇÃO HIDROLÓGICA
A avaliação dos efeitos das alterações no uso do solo sobre o regime hidrológico foi
realizada com uso do modelo MGB-IPH, que é um modelo distribuído conceitual com
alguns processos com representação de base física. Este modelo foi escolhido por não
demandar quantidade de elevada de dados de entrada, ao contrário do MIKE-SHE e por ter
a possibilidade de se realizar a calibração multiobjetivo dos parâmetros. Outra razão para
escolha do MGB-IPH é que este modelo já foi utilizado com sucesso na Bacia do Rio São
Francisco (Silva et al., 2004) e por ser capaz de representar alterações na cobertura e uso
do solo (Collischonn, 2001).
51
4.2.1 - Preparação dos dados de entrada no MGB-IPH
Para aplicar o modelo MGB-IPH, implementou-se as seguintes etapas (Collischonn et al.,
2010):
1- Definição da bacia;
2- Obtenção dos dados hidrológicos;
3- Geração de base de dados para aplicação do sistema de informações geográficas;
4- Discretização da bacia;
5- Criação do mapa de Unidades de Resposta Hidrológica.
4.2.2- Geração de base de dados para aplicação do sistema de informações geográficas
O primeiro dado espacial utilizado foi o modelo digital de elevação do terreno, obtido a
partir dos dados gerados pelo projeto SRTM (em inglês, Shuttle Radar Topography
Mission), cujo processamento digital das imagens foi realizado pela EMBRAPA-
Monitoramento por Satélite (Miranda,2005). Este MDE tem resolução espacial de 90
metros e foi utilizado no formato GEOTIFF de 16 bits no Datum WGS 1984, que é o único
admitido para entrada no MGB-IPH e todas as outras informações espaciais foram geradas
com essa resolução espacial e esse Datum (Collischonn, et. al, 2010-2). A tabela 4.1
apresenta um resumo dos dados que serão utilizados para formar a base de dados
necessária para a realização das simulações com modelo MGB-IPH.
Tabela 4.1 - Dados de entrada do modelo MGB-IPH
Dado Formato Fonte
MDE Imagem/Raster SRTM/EMBRAPA
Hidrografia Vetor ANA
Postos pluviométricos Vetor/Tabular ANA
Postos fluviométricos Vetor/Tabular ANA
Postos meteorológicos Vetor/Tabular ANA
52
Dado Formato Fonte
Mapas de uso do solo Raster Imagens Landsat/INPE
Mapa de solos Raster INEMA
A partir do MDE foram geradas as mini-bacias, que correspondem à área de drenagem de
cada trecho de rio. De acordo com a disponibilidade de dados fluviométricos foram
definidos os postos de medição que foram usados neste trabalho, a área conta com 17
postos, no entanto, em seis deles, os dados de vazão só estão disponíveis para o último
período de análise, inviabilizando, portanto, a realização de comparações. Dessa forma,
foram utilizados os dados fluviométricos de 11 estações fluviométricas, e a partir destas
estações foram geradas as sub-bacias pelo conjunto de mini-bacias à montante destes
postos. Na figura 4.1 é apresentado o mapa com as sub-bacias da área de estudo.
Figura 4.1 - Discretização de mini-bacias e sub-bacias da Bacia do Rio Grande.
!(!( !(
!(!(
!(
!(!(
!(
!(
!(
Rio Grande
Rio Branco
Rio de Ondas
Rio das Fêmeas
Vereda de Coco
Rio Marimbu
Rio da Estiva ou Galheirão
Rio Cabeceiras de Pedras
Rio de Janeiro
Rio Bom Jesus
Ria
ch
o d
a C
an
a B
rava
46902000
46675000
46650000
46590000
46570000
46610000
4654300046550000
464900004645500046415000
0 25 50 75 100Km
±
53
4.2.3 - Geração das Unidades de Resposta Hidrológica
As unidades de resposta hidrológicas foram obtidas da sobreposição do mapa de cobertura
e uso do solo com o mapa de solos. O MGB-IPH aceita no máximo 12 URHs e recomenda
que sejam usadas apenas 5 (Fan et.al,2010). Como se tem uma considerável quantidade de
solos diferentes na área de estudo, foi feita uma reclassificação dos solos quanto à sua
capacidade de produzir escoamento superficial (alto ou baixo) (NRCS, 2009; Sartori et al.,
2005). As figuras 4.2, 4.3 e 4.4 apresentam as URHs nos anos de 1980, 1990 e 2000.
A bacia do Rio Grande, como será apresentado no item 5.1.3 tem parte de sua bacia
hidrogeológica divergente da bacia hidrográfica, pois tem sentido oeste ao invés de leste
(Gaspar, 2006), dessa forma, as águas subterrâneas dessa área de divergência, que
corresponde a aproximadamente 2,3% da área total da bacia, não contribuem para a vazão
do Rio Grande, por isso também foram criadas URHs para esta região, nas quais, para
parâmetros referentes ao escoamento subterrâneo foram atribuídos valores nulos, de modo
a não ser produzido escoamento de base nessa área.
Figura 4.2 - Unidades de resposta hidrológicas da Bacia do Rio Grande – 1980.
54
Figura 4.3 - Unidades de resposta hidrológicas da Bacia do Rio Grande – 1990.
Figura 4.4 - Unidades de resposta hidrológica da Bacia do Rio Grande – 2000..
±
0 30 60 90 12015Km
URH - 1990
Baixo - Natural
Baixo - Cultura
Baixo - Pastagem
Alto - Natural
Alto - Cultura
Alto - Pastagem
Baixo - Natural - Oeste
Baixo - Cultura - Oeste
Baixo - Pastagem - Oeste
55
4.3 - CALIBRAÇÃO DO MODELO
O modelo foi calibrado para três períodos distintos, o período P1, que vai de 1969 a 1985,
que considerou as condições de cobertura e uso do solo de 1980. Este é o período em que a
cobertura vegetal tinha menor alteração e por isso foi considerado como período de
referência. O período P2, que é o período intermediário, considera as condições de
cobertura e uso do solo de 1990. O período P3, que é o período final, tem as condições de
cobertura e uso do solo de 2000.
Nas URHs referentes às áreas em que a bacia hidrogeológica é divergente da bacia
hidrográfica, foram atribuídos os mesmos parâmetros das URHs com tipos de solo e
vegetação iguais, diferenciando-se apenas nos parâmetros referentes ao fluxo de águas
subterrâneas.
A calibração foi iniciada pelas sub-bacias mais a montante, sendo cada sub-bacia calibrada
individualmente. Inicialmente foi realizada a calibração manual do modelo, considerando a
análise de sensibilidade realizada por Bayer e Collischonn (2013) e então se seguiu à
calibração automática.
Na calibração automática foi estabelecido que os parâmetros obtidos na calibração manual
poderiam variar de 0,3 a 1,8 vezes de seu valor. A calibração de cada bacia foi realizada
com população de 200 indivíduos e até 1000 gerações.
56
5 - ESTUDO DE CASO
A avaliação dos efeitos das alterações na cobertura e uso dos solos sobre o regime de
vazões foi realizada a partir de um estudo de caso. A área escolhida para este estudo de
caso foi a bacia do Rio Grande a montante do posto fluviométrico Boqueirão. Esta área de
estudo foi escolhida por ter tido ocupação recente, a partir da segunda metade dos anos
1970, quando já se tem a disponibilidade de imagens de satélite, que viabilizaram o
levantamento do histórico de evolução da cobertura e uso do solo.
5.1 - CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO
A bacia de estudo é parte de sub-bacia do Rio Grande, afluente do Rio São Francisco, no
Oeste Baiano, se estendendo desde a nascente até a estação fluviométrica Boqueirão, nas
coordenadas 11°21’22” S e 43°50’36” O, com área de drenagem de 46.734 km2 (ANA,
2010), abrangendo os municípios de São Desidério, Catolândia, Baianópolis, Cristópolis,
Barreiras, Wanderley, Luís Eduardo Magalhães, Cotegipe, Angical e Riachão das Neves,
conforme a figura 5.1.
Figura 5.1 - Localização da área de estudo.
!(
AngicalCotegipe
WanderleyBarreiras
Catolândia
Cristópolis
Baianópolis
São Desidério
Riachão das Neves
Luís Eduardo Magalhães
!(
0 25 50 75 10012.5Km
±
57
O Cerrado brasileiro teve sua ocupação e consolidação econômica decorrentes dos
seguintes fatores (Menke, 2009):
Disponibilidade de terras com relativa proximidade dos centros econômicos
do país (regiões Sul e Sudeste);
Competitividade nacional no mercado externo, principalmente na produção
de grãos;
Fortalecimento do capital financeiro privado com a reestruturação interna da
produção e o estabelecimento do agronegócio;
Inovação tecnológica proveniente de uma política de ciência e tecnologia
coordenada pela EMBRAPA.
Neste contexto, a área de estudo está inserida na Mesorregião do Oeste Baiano, cujo
crescimento da área de produção agrícola foi iniciado na década de 1970 e se caracterizou
por uma ampla reconfiguração espacial, traduzida na mudança do uso da terra
especialmente na década de 90, quando o aumento da produção se deu tanto pelo
crescimento da área plantada, como também à maior eficiência e produtividade agrícola
oriundas do aprimoramento tecnológico (Pimentel et. al, 2011). O Oeste Baiano é uma das
últimas fronteiras agrícolas do Brasil e a principal produtora de grãos do estado da Bahia.
A região é caracterizada pelo vertiginoso desenvolvimento econômico a partir da década
de 1980 devido à expansão do agronegócio na região, o que pode ser exemplificado pelo
crescimento da produção de soja no município de Barreiras entre 1980 e 1986, que cresceu
146 vezes no período (Flores, 2011). A tabela 5.1 e a figura 5.2 apresentam a evolução da
produção de grãos dos municípios que fazem parte da bacia de acordo com os dados da
pesquisa sobre a produção agrícola municipal realizada pelo IBGE a partir de 1990.
Tabela 5.1 - Evolução da produção de grãos da área de estudo (IBGE, 2016).
Município Produção anual de grãos (t)
Soja Milho
1990 2000 2010 1990 2000 2010
São Desidério 91.999 428.872 738.990 10.960 244.908 438245
Catolândia - - - 384 780 783
Baianópolis 1.679 24.570 21.420 1.470 8.622 11.578
Cristópolis - - - 384 960 726
Barreiras 49.935 567.804 352.206 5.025 261.282 212.239
Wanderley - - - 390 13.980 23.400
58
Município Produção anual de grãos (t)
Soja Milho
Luís Eduardo
Magalhães - - 400.554 - - 132.748
Cotegipe - - - 162 1.080 1.056
Angical - - - 1.234 3.000 7.215
Riachão das Neves 10.852 120.606 196.434 1.691 27.672 68.839
Total 154.465 1.141.852 1.709.604 21.700 562.284 896.829
Bahia 220.416 1.508.115 3.112.929 127.041 1.321.569 2.223.302
Figura 5.2 - Evolução do Produção de grãos nos municípios da área de estudo (IBGE,2016).
Esta bacia foi escolhida por ter registrado uma grande alteração na cobertura e uso do solo
nas últimas décadas. A bacia se localiza no oeste baiano e representa uma região típica de
Cerrado em termos de produção de grãos com alta produtividade e intensa mecanização.
Sano et al. (2011) realizaram um estudo nessa região considerando os aspectos temporais e
ambientais de sua ocupação e verificaram que no período de 1985 a 2005, houve um
acréscimo de 352% na área plantada com culturas agrícolas, principalmente soja e milho.
No Oeste Baiano a taxa média de crescimento das áreas utilizadas para agricultura foi da
ordem de 79,3 mil hectares por ano entre 1985 e 2005, que corresponde a um crescimento
linear de 18%, enquanto as áreas plantadas com pastagens cultivadas e reflorestamento
mantiveram-se aproximadamente constantes ao longo do referido período, com 1,3 milhões
de hectares de pastagens cultivadas e 170 mil hectares de reflorestamento. Até o início dos
anos 1980, a ocupação agrícola na região era incipiente (Sano et al.,2011).
154.5
1141.9
1709.6
21.7
562.3
896.8
0.0
300.0
600.0
900.0
1200.0
1500.0
1800.0
1990 2000 2010
mil
ton
elad
as
soja
milho
59
As culturas agrícolas têm-se desenvolvido predominantemente na porção oeste da região
onde predominam a topografia plana e os índices de precipitação são mais altos. Por outro
lado, as pastagens cultivadas são mais comuns na porção leste da mesorregião, onde
predominam topografia mais acidentada e índices pluviométricos menores em relação à
porção oeste.
5.1.1 - Hidrografia
A bacia tem como rio principal o Rio Grande, que tem sua nascente nas proximidades da
divisa entre Bahia e Tocantins. As cabeceiras do Rio Grande e de seus afluentes da
margem esquerda encontram-se em região com chuvas abundantes, que mantém a
perenidade dos rios. Na parte média e oriental da bacia onde as chuvas são mais escassas e
pouco contribuem para os deflúvios do Rio Grande, sendo sua maioria de rios não perenes.
Os afluentes situados na margem esquerda do Rio Grande apresentam maior
disponibilidade hídrica que os da direita porque a concentração de chuvas é maior nesta
região e devido à alimentação que recebem dos aquíferos da área, especialmente o arenito
Urucuia, que mantém os rios perenes durante todo o tempo (Moreira e Silva, 2010). O Rio
Grande corre em geral na direção SO-NE, seus principais tributários pela margem esquerda
são os rios: das Fêmeas, de Ondas e Branco; pela margem direita, os principais afluentes
são os rios São Desidério, Boa Sorte e Tamanduá. A figura 5.3 apresenta a hidrografia da
área de estudo.
O padrão de drenagem é dendrítico, de modo geral, mas com predomínio do padrão
paralelo no quadrante sudoeste da bacia. O padrão dentrítico é típico de áreas cobertas por
rochas horizontais não fraturadas e isotrópicas em relação à erosão, trata-se de um padrão
onde os talvegues têm comprimentos variados e não possuem nenhuma orientação
preferencial, o que é comum em rochas sedimentares horizontais. O padrão paralelo é
caracterizado quando os talvegues são paralelos a subparalelos entre si, típico de camadas
sedimentares levemente inclinadas em regiões de topografia suave, onde os contatos
geológicos se apresentam mais ou menos retilíneos.
60
Figura 5.3 - Hidrografia da sub-bacia do Rio Grande (ANA, 2010).
5.1.2 - Topografia
De acordo com dados do projeto SRTM (em inglês, Shuttle Radar Topography Mission)
(Miranda, 2005), as altitudes da área de estudo variam de 396 a 1048 metros, o modelo
digital de elevação, com resolução horizontal de 90 metros e resolução vertical de 1 metro,
é apresentado na figura 5.4 e na figura 5.5 são apresentadas as curvas de nível com
espaçamento vertical de 50 metros.
De modo geral, a área da bacia é plana, com predomínio de declividades muito baixas e
baixas, com a ocorrência de declividades maiores restritas às áreas onde o relevo é de
escarpas serranas ou degraus estruturais e rebordos erosivos. Na figura 5.6 é apresentado o
mapa de declividades da área de estudo.
Rio G
rand
e
Rio Branco
Rio de Ondas
Rio da Estiva
Rio de Janeiro
Rio dos Porcos
Riacho do Camboeiro
Rio Balsas
Rio
Rod
a Ve
lha
Rio do Borá
Rio Ponta-d'água
Vereda de Cocos
Rio da Pratinha
Vereda Seca
Vereda Passaginha
Ria
ch
o S
acu
tiaba
Ribeirão dos Bois
Rio das Fêmeas
Rio
São D
esid
ério
Riacho Poções
Rio Gado Bravo
Rio B
om Jesus
Rio Fervedouro
Riacho de Cariparé
Riacho A
legre
Rio Tamanduá
Rio Pau-de-óleoBaixão Vereda Seca
Rio
Jato
bá
Riacho do Entrudo
Rio Veredinha Rio MosquitoRio do Algodão ou das Fêmeas
Rib
eirã
o Pin
daíb
a
Vere
da M
oca
mbira
Riacho do Arapuã
Riacho das NevesR
iacho T
ijucuçu
Ria
cho C
ote
jipe
Ribeirão da Ilha Grande
Vereda Anastácio
Baixã
o d
o P
orco
Riacho Piripiri
Ria
cho
das
Missõ
es
Baixão do P
ajeú
Cór
rego
Boa
Vista
Brejo Pequizeiro
Ria
cho d
o A
ngic
al
Vere
da d
e D
entro
Córre
go Sanguess
uga
Riacho Curralinho
0 25 50 75 10012.5Km
±
61
Figura 5.4 - Modelo digital de elevação da sub-bacia do Rio Grande (Miranda, 2005).
Figura 5.5 - Curvas de nível com espaçamento vertical de 50 metros da sub-bacia do Rio Grande,
obtido a partir do MDE.
Declividade
Bacia_contorno
0 25 50 75 100Km
±
Altitude
1048 m
396 m
500
750
10
00
750
500
750
500
750
750
750
750
750
750
750
750
500
75
0
500
500
50
0
750
500
500
750
75
0
750
10
00
750
750
500
500
500
750
500
750
750
750
750
750
75
0
750
750
750
500
750
500
75
0
750
500
750
500
750
750
750
750
750
Relevo
Bacia_contorno
<todos os outros valores>
Contour
500
750
1000
0 25 50 75 100Km
±
62
Figura 5.6 - Mapa de declividades da sub-bacia do Rio Grande obtida a partir do MDE.
O relevo da bacia se caracteriza pela amplitude altimétrica, com predomínio de chapadas e
platôs na parte oeste da bacia e ocorrência de superfícies aplainadas e conservadas na parte
nordeste, com destaque para os vales encaixados seguidos de planícies fluviais em meio às
chapadas e platôs, havendo também o relevo de escarpas serranas separando os dois
patamares de altitude da bacia. A figura 5.7 apresenta o relevo da área de estudo.
Declividade
Muito Baixa (<3%)
Baixa (3 - 8%)
Média (8 - 20%)
Alta (20 - 45%)
Muito Alta (>45%)
0 25 50 75 100Km
±
63
Figura 5.7 - Relevo da sub-bacia do Rio Grande ( INEMA, 2014).
5.1.3 - Geologia e Hidrogeologia
Na figura 5.8 é apresentado o mapa das unidades geológicas da bacia, onde se verifica que
a maior parte da área está sobre o grupo Urucuia, que é dominado por sedimentos
cenozóicos e mesozóicos de pouco a moderadamente consolidados associados a profundas
e extensas bacias continentais, onde há o predomínio de sedimentos arenosos de deposição
continental, lacustre, fluvial ou eólico, que formaram arenitos com alta porosidade.
A segunda maior unidade geológica na bacia são as coberturas detrito-lateríticas
ferruginosas, que são depósitos cenozóicos provenientes de processos de lateritização em
Relevo
Chapadas e Platôs
Degraus Estruturais e Rebordos Erosivos
Domínio de Colinas Amplas e Suaves
Domínio de Colinas Dissecadas e de Morros Baixos
Domínio de Morros e de Serras Baixas
Escarpas Serranas
Inselbergs
Planaltos e Baixos Platôs
Planícies Fluviais ou flúvio-lacustres
Superfícies Aplainadas Conservadas
Superfícies Aplainadas Degradadas
Tabuleiros
Terraços Fluviais
Vales Encaixados
0 30 60 90 120Km
±
64
rochas de composições diversas sem a presença de crosta, a litologia é formada de laterita e
aglomerados, esta unidade geológica tem alta porosidade.
Na bacia é observado a ocorrência de falhas contracionais, lineamentos estruturais e zonas
de cisalhamento nas unidades geológicas Canabravinha, Serra da Mamona, Riachão das
Neves e Sítio novo. A tabela 5.2 apresenta as características das unidades geológicas
presentes na bacia.
Tabela 5.2 - Caracterização geológica da Bacia (INEMA, 2014).
Unidade geológica Domínio Textura Porosidade
Canabravinha
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
Argilo-síltico-
arenoso
Variável ( 0 -
>30%
Coberturas detrito-
lateríticas
ferruginosas
Coberturas cenozóicas detrito-
lateríticas.
Variável na
vertical Alta (>30%)
Depósitos
aluvionares
Sedimentos cenozóicos
inconsolidados ou pouco
consolidados, depositados em
meio aquoso.
Não se aplica Alta (>30%)
Depósitos
aluvionares
antigos
Sedimentos cenozóicos
inconsolidados ou pouco
consolidados, depositados em
meio aquoso.
Não se aplica Alta (>30%)
Paraopeba
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
- Variável ( 0 -
>30%
Riachão das Neves
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
- Variável ( 0 -
>30%
São Desidério
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
- Variável ( 0 -
>30%
Serra da Mamona
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
Argilo-siltoso Baixa (0 - 15%)
Sete Lagoas -
fácies 1
Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas,
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
Argilo-siltoso Baixa (0 - 15%)
Sítio Novo Sequências sedimentares
proterozóicas dobradas, Arenoso Alta (>30%)
65
Unidade geológica Domínio Textura Porosidade
metamorfizadas em baixo grau
a médio grau.
Urucuia
Sedimentos cenozóicos e
mesozóicos pouco a
moderadamente consolidadas
associados a profundas e
extensas bacias continentais.
de Arenoso a
argilo-siltoso Alta (>30%)
Figura 5.8 - Mapa geológico da sub-bacia do Rio Grande ( INEMA, 2014).
A maior parte da área da bacia está sob domínio hidrogeológico das bacias sedimentares e
inserida no aquífero Urucuia Central, que é um aquífero granular de alta porosidade o que
é o responsável pela baixa densidade de drenagem da região (Maia et al., 2009). No limite
D
D
##
**
**
**
**
D
Unidades Geológicas
Canabravinha
Coberturas detrito-lateríticas ferruginosas
Depósitos Aluvionares
Depósitos aluvionares antigos
Paraopeba
Riachão das Neves
Serra da Mamona
Sete Lagoas - fácies 1
São Desidério
Sítio Novo
Urucuia
0 25 50 75 100Km
Falha
Falha Contracional
Falha encoberta
D D Falha ou de Cisalhamneto
* * Falha ou Zona de Cisalhamento Encoberta
# # Falha Transcorrente Dextral
Lineamentos Estruturais
66
oeste de sua área efetiva, o sistema aquífero Urucuia exibe um eixo longitudinal divisor do
fluxo subterrâneo, que separa o sentido do fluxo regional do sistema para leste e para oeste
(Gaspar, 2006). A presença desta estrutura, confere ao sistema aquífero uma assimetria
entre as bacias hidrográfica e hidrogeológica. Assim sendo, esta bacia de estudo comporta
duas bacias hidrogeológicas que constituem um mesmo sistema aquífero. A bacia
hidrogeológica leste, com fluxo no sentido O-E, contribui com fluxo de base para a
alimentação da rede de drenagem pertencente à bacia hidrográfica do São Francisco,
enquanto que a bacia hidrogeológica oeste, com sentido E-O, contribui para o fluxo de
base da bacia do rio Tocantins, esta área é exibida hachurada na figura 4.9 (CPRM, 2012).
A parte da bacia onde há divergência entre o divisor de águas superficial e subterrâneo tem
uma área total de 1085 quilômetros, o que corresponde a 2,3% da área.
Além do sistema aquífero Urucuia, há a ocorrência de domínio de calcários entre as bacias
sedimentares e as coberturas lateríticas, é nesta região onde há mais poços perfurados. De
acordo com dados do INEMA relativos a 2002, na área da bacia há um total de 202 poços,
responsáveis por uma vazão de 2520 m3/h (INEMA, 2014). Na figura 5.9 é apresentado o
mapa hidrogeológico e a distribuição dos poços levantados pelo INEMA.
A expansão da ocupação do solo provocada pelo crescimento da agricultura na sub-bacia
do Rio Grande, implicou no aumento do uso da água para irrigação, o que colocou a região
em situação de vulnerabilidade quanto a conflitos entre usuários da água (ANA, 2004).
Em virtude da baixa densidade de drenagem e a crescente demanda de água para o
suprimento das sedes de fazendas, vilarejos e projetos de irrigação, tem ocorrido um
incremento na explotação da água subterrânea. Entre 2003 e 2006, as vazões subterrâneas
outorgadas nos municípios de toda mesorregião do Oeste Baiano aumentou de 4.510 m3/h
para 14.340 m3/h, com o município de Luís Eduardo Magalhães sendo responsável por
(5.079 m³/h), seguido de São Desidério (3.394 m³/h) e Barreiras (2.311 m³/h) (Gaspar,
2006), estes municípios todos inseridos na área deste estudo.
67
Figura 5.9 - Mapa hidrogeológico da sub-bacia do Rio Grande (INEMA, 2014).
5.1.4 - Clima
O clima na bacia do Rio Grande, conforme o critério de classificação de Thornthwaite
disponibilizado pelo IBGE, (2000), se divide em 2 tipos de clima sub-úmido, no oeste da
bacia, com índices pluviométricos que podem chegar a 1.700 mm por ano e semiárido, na
parte oriental, este último não faz parte da área de estudo, conforme figura 5.10.
O regime pluviométrico na bacia é caracterizado por dois períodos bem distintos: o
chuvoso, que se estende de outubro a abril, com maiores índices no mês de dezembro; e o
seco, que se estende de maio a setembro, com estiagem crítica de julho a setembro
(Moreira e Silva, 2010).
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0 25 50 75 100Km
±
Domínios Hidrogeológicos
Domínio das Bacias Sedimentares
Domínio das Coberturas Detrtíticas
Domínio do Embasamento Cristalino
Domínio dos Calcários
Domínio dos Metassedimentos (Indiviso)
Fluxo Subterrâneo Divergente do Topográfico
! Poços
68
Figura 5.10 - Clima da sub-bacia do Rio Grande (IBGE, 2000).
5.1.5 - Vegetação
Na bacia do Rio Grande há predominância da vegetação nativa de cerrado (savana). Na
área mais central há a ocorrência de transição entre o bioma cerrado e a caatinga (floresta
decidual e semi-decidual), que é observada em alguns pontos da bacia (MMA, 2010), a
vegetação é apresentada na figura 5.11.
Clima
semi-árido semi-úmido
0 25 50 75 100Km
±
69
Figura 5.11 - Vegetação da sub-bacia do Rio Grande (IBGE, 2000).
5.1.6 - Solos
Os solos predominantes na região são os Latossolos Vemelho-Amarelo distróficos, que se
caracterizam por serem associados a relevos planos, suavemente ondulados ou ondulados.
Ocorrem em ambientes bem drenados, sendo muito profundos e uniformes em
características de cor, textura e estrutura em profundidade. São solos com que apresentam
limitações químicas por conta dos baixos níveis de nutrientes. São muito utilizados para
agropecuária apresentando limitações de ordem química em profundidade ao
desenvolvimento do sistema radicular. O relevo plano ou suavemente ondulado favorece a
mecanização agrícola. Por serem profundos e porosos ou muito porosos, apresentam
condições adequadas para um bom desenvolvimento radicular em profundidade (Embrapa,
2016).
Vegetação
Areas de Tensao Ecologica
Estepe
Floresta Estacional Decidual
Floresta Estacional Semidecidual
Savana
0 25 50 75 100Km
±
70
Há também grande ocorrência de Neossolos Quartzarênicos que são solos minerais,
derivados de sedimentos arenoquartzosos, são profundos a muito profundos, com textura
areia ou areia franca ao longo de pelo menos 150 cm de profundidade ou até o contato
lítico. São excessivamente drenados, com menos de 4% de minerais primários facilmente
intemperizáveis e pouco desenvolvidos devido à baixa atuação dos processos
pedogenéticos e pela resistência do material de origem ao intemperismo (Embrapa, 2016).
Os Argilossolos Vermelho-Amarelo são solos que apresentam horizonte de acumulação de
argila, B textural (Bt), com cores vermelho-amareladas devido à presença da mistura dos
óxidos de ferro hematita e goethita. São solos profundos e muito profundos; bem
estruturados e bem drenados.
Os Neossolos Litólicos compreendem solos rasos, onde geralmente a soma dos horizontes
sobre a rocha não ultrapassa 50 cm, estando associados normalmente a relevos de maior
decliviade.
O Mapa de Solos da área de estudo foi obtido junto ao Instituto do Meio Ambiente e
Recursos Hídricos da Bahia - INEMA e está disponibilizado para download em:
http://www.inema.ba.gov.br/download/460/. Este mapa de Solos foi disponibilizado na
escala 1:250.000 compatível com a resolução do MDE utilizado. O mapa de solos foi
rasterizado e sua resolução espacial foi compatibilizada à do MDE, ou seja, 90 metros. Na
figura 5.12 é apresentado o mapa de solos da área de estudo
71
Figura 5.12 - Mapa de solos da área de estudo (INEMA, 2014).
5.1.7 - Cobertura e uso do solo
Os mapas de cobertura e uso do solo foram obtidos dos estudos realizados por Sano et
al.(2011) que realizaram a análise temporal da ocupação do Oeste Baiano usando imagens
do satélite LandSat, as imagens foram processadas por meio da técnica de segmentação de
imagens por crescimento de regiões, usando o aplicativo SPRING 4.0 (Câmara et al.
1996), com os valores de limiar e similaridade iguais a 15. A identificação de classes de
cobertura do solo foi realizada sobrepondo-se a composição colorida das imagens Landsat
SolosARGISSOLO VERMELHO-AMARELO Eutrófico
CAMBISSOLO HÁPLICO Ta Eutrófico
CAMBISSOLO HÁPLICO Tb Distrófico
GLEISSOLO HÁPLICO
LATOSSOLO VERMELHO Eutrófico
LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Distrófico
NEOSSOLO FLÚVICO Tb Eutrófico
NEOSSOLO QUARTZARÊNICO
NEOSSOLOS LITÓLICOS Distróficos
NEOSSOLOS LITÓLICOS Eutróficos
VERTISSOLOS
0 25 50 75 100Km
±
72
com o arquivo vetorial de segmentação em uma escala de visualização de
aproximadamente 1:50.000. As seguintes classes espectrais foram consideradas na
interpretação de imagens: culturas agrícolas, pastagens cultivadas, reflorestamento e
vegetação natural. O estudo foi realizado para todos os municípios do Oeste Baiano, sendo
que na área da bacia estudada não há a ocorrência de reflorestamento sendo verificada
somente as três primeiras classes.
Nas figuras 5.13, 5.14 e 5.15 são apresentados os mapas de cobertura e uso do solo da
bacia para os anos de 1980, 1990 e 2000 respectivamente. No estudo de Sano et al.(2011)
foi apresentado o mapa de cobertura uso de solo de 2005 que poderia ter sido utilizado
neste estudo, no entanto não foi observada alteração significativa na cobertura do solo da
bacia do Rio Grande, que conforme já apresentado no item 5.1 é justificado pela
crescimento da produção agrícola por consequência do aumento das tecnologias de
produção em detrimento do aumento da área plantada.
Figura 5.13 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 1980 (Sano et. al, 2011).
±
0 30 60 90 12015Km
Uso do solo
Natural Pastagem
73
Figura 5.14 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 1990 (Sano et. al, 2011).
Figura 5.15 - Mapa de cobertura e uso do solo da Bacia do Rio Grande em 2000 (Sano et. al, 2011).
±
0 30 60 90 12015Km
Uso do solo
Cultura Natural Pastagem
±
0 30 60 90 12015Km
Uso do solo
Cultura Natural Pastagem
74
Observa-se um padrão espacial da expansão agrícola na bacia que tem sua expansão
ocorrendo principalmente ao longo das linhas de cumeeira do relevo, onde estão
localizadas as estradas principais para o escoamento da produção. A porção oeste é a mais
ocupada devido à maior precipitação e onde se observa uma topografia plana que favorece
a implementação da agricultura mecanizada.
A tabela 5.3 e a figura 5.16 apresentam um resumo da evolução da cobertura e uso do solo
na bacia, onde se apresentam as áreas ocupadas por cada classe nos anos de 1980, 1990 e
2000.
Tabela 5.3 - Resumo da evolução da cobertura e uso do solo na Bacia do Rio Grande.
Ano Natural Cultura Pastagem
Km² % Km² % Km² %
1980 44.834 95,9% 0 0,0% 1.900 4,1%
1990 38.362 82,1% 3.849 8,2% 4.523 9,7%
2000 32.046 68,6% 9.796 21,0% 4.892 10,5%
Figura 5.16 - Evolução do uso do solo na Bacia do Rio Grande.
5.2 - DADOS HIDROMETEOROLÓGICOS
Os dados hidrometereológicos foram obtidos junto à Agência Nacional de Águas – ANA,
por meio da plataforma de compartilhamento Hidroweb. Os dados hidrometeorológicos
necessários para a aplicação do modelo MGB-IPH são:
Séries de dados de vazões de rios em postos fluviométricos;
95.9%
82.1%
68.6%
0.0%8.2%
21.0%
4.1%9.7% 10.5%
0.0%
20.0%
40.0%
60.0%
80.0%
100.0%
1980 1990 2000
Natural Cultura Pastagem
75
Séries de dados de precipitação em postos pluviométricos;
Séries de dados de variáveis climáticas (temperatura, umidade relativa, velocidade
do vento, insolação, pressão atmosférica).
5.2.1 - Precipitação
Foram utilizados dados de precipitação de 29 postos pluviométricos operadas pela ANA,
no interior e em áreas próximas à bacia de estudo, as precipitações médias anuais variam
de 836 a 1393 mm. A lista dos postos pluviométricos e suas respectivas vazões médias
anuais são apresentados na tabela 5.4, enquanto que na figura 5.17 tem-se a disponibilidade
temporal dos dados, destacando os anos em que houveram falhas nas observações e/ou nos
registros. A figura 5.18 apresenta a disposição espacial das estações pluviométricas.
Tabela 5.4 - Estações pluviométricas utilizadas no estudo
Código da Estação pluviométrica Vazão média anual (mm)
1143010 – Boqueirão 862,8
1144005 - Fazenda Macambira 894,7
1144014 - São Sebastião 960,0
1144027 – Ibipetuba 890,1
1145001 - Formosa do Rio Preto 967,4
1145004 - Fazenda Bom Jardim 1074,1
1145013 - Ponte Serafim - Montante 1136,8
1145014 - Nova Vida - Montante 974,5
1145019 – Caripare 955,5
1145020 - Fazenda Triunfo 908,8
1243019 - Serra Dourada (Faz. Muritiba) 973,9
1244011 – Barreiras 993,1
1244019 - Fazenda Coqueiro 1067,6
1244020 – Cera 1030,3
1244021 - Brejo Novo 1072,7
1245004 - Fazenda Redenção 1011,2
1245005 – Derocal 956,3
1245007 - Sítio Grande 1039,3
1245014 - Fazenda Joha 1110,7
76
Código da Estação pluviométrica Vazão média anual (mm)
1245015 - Roda Velha 1107,6
1245016 - Cabeceira Grande 892,7
1245017 – Limoeiro 1238,9
1343008 - Porto Novo 815,0
1344002 – Mocambo 960,4
1344014 - Correntina 944,2
1344017 - Santa Maria da Vitória 944,6
1344025 - Sítio Januário 1045,2
1345002 - Casa Real 1072,4
1346007 - Fazenda Prainha (faz.Antas) 1378,1
Figura 5.17 - Disponibilidade de dados de chuvas observados na área de estudo.
ESTAÇÃO 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
01143010 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01144005 12 12 7 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12
01144014 6 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12
01144027 12 12 10 12 12 12 1 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145001 12 12 2 12 12 7 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145004 12 11 9 5 10 7 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 11 11 12 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145013 3 6 12 12 12 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145014 6 12 12 12 4 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145019 9 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01145020 4 12 12 12 12 12
01243019 5 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01244011 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 11 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12
01244019 7 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12
01244020 5 12 12 12 12 12
01244021 12 12 12
01245004 7 12 12 12 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 11 12
01245005 7 12 12 12 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12
01245007 7 12 12 4 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01245014 6 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01245015 6 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 11
01245016 5 12 12 12 12 12
01245017 5 12 12 12
01343008 12 12 12 12 12 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12
01344002 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01344014 8 12 12 12 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01344017 12 12 12 6 12 4 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
01344025 1 12 12 12
01345002 4 10 12 12
01346007 6 7 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 10 12 12 12 12 12 12 10 12 10 12
Anos com disponibilidade de dados
Anos com falhas na disponibilidade dos dados
77
Figura 5.18 - Disposição espacial dos postos pluviométricos utilizados no estudo.
Pode-se verificar que as chuvas são mais abundantes na parte oeste da área de estudo, o
que é reforçado pela figura 5.19 que apresenta as variações das precipitações anuais
observadas de cada estação, e permite uma visão geral das precipitações sobre a área de
estudo.
Figura 5.19 – Variações das precipitações anuais dos postos pluviométricos usados neste estudo
(1969- 2005).
Quanto às precipitações mensais, os meses mais chuvosos são novembro, dezembro e
janeiro, que correspondem a 54% das chuvas anuais, enquanto que os meses mais secos
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!
!!
!
!
!
!
!!
!
!
!
!
!01346007
01345002
01344025
01344017
01344014
01344002 01343008
01245017
01245016
01245015
01245014
0124500701245005
01245004
01244021
01244020
01244011
01243019
0114502001145019
0114501401145013
0114500401145001
01144027
01144014
01144005
01143010
0 25 50 75 100Km
±
0
500
1000
1500
2000
2500
13
43
00
8
11
43
01
0
12
43
01
9
13
44
00
2
11
44
00
5
12
44
01
1
11
44
01
4
13
44
01
4
13
44
01
7
12
44
01
9
12
44
02
0
12
44
02
1
13
44
02
5
11
44
02
7
11
45
00
1
13
45
00
2
11
45
00
4
12
45
00
4
12
45
00
5
12
45
00
7
11
45
01
3
11
45
01
4
12
45
01
4
12
45
01
5
12
45
01
6
12
45
01
7
11
45
01
9
11
45
02
0
13
46
00
7
78
são os meses de junho, junho e agosto, a figura 5.20 apresenta as médias mensais dos
postos pluviométricos.
Figura 5.20 - Precipitações médias mensais dos postos pluviométricos utilizados neste estudo
(1969-2005).
5.2.2 - Vazão
Na bacia de estudos há 17 postos fluviométricas em operação pela ANA, a lista dos
estações e suas respectivas áreas de drenagem são apresentadas na tabela 5.5, a
disponibilidade temporal dos dados de vazão em cada posto fluviométrico é apresentado na
figura 5.21 e a sua disposição espacial na bacia é apresentada na figura 5.22, na figura .
Tabela 5.5 - Estações fluviométricas da área de estudo.
Código da estação fluviométrica Área de drenagem (Km²)
46400000 - Casa Real 940,4
46415000 - Sìtio Grande 4.981,7
46420000 - Roda Velha de Baixo 537,4
46455000 - Derocal 6.370,3
46490000 - Fazenda Coqueiro 4.465,7
46520000 - Rio de Pedras 1.486,7
46530000 - Limoeiro 1.927,3
46543000 - Fazenda Redenção 5.442,4
46550000 - Barreiras 18.999,3
46555000 - Brejo Novo 2.431,1
46570000 - Ponte Serafim - Montante 2.742,2
160.8
134.9149.0
68.6
15.52.9 0.8 2.1
13.5
76.4
169.7
198.5
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
120.0
140.0
160.0
180.0
200.0
79
Código da estação fluviométrica Área de drenagem (Km²)
46590000 - Nova Vida - Montante 7.530,8
46610000 – São Sebastião 33.278,6
46650000 - Taguá 36.194,4
46675000 - Fazenda Macambira 39.936,4
46784000 - Savana 680,5
46902000 - Boqueirão 46.734,3
Figura 5.21 - Disponibilidade temporal dos dados de vazão dos postos fluviométricos operadas pela
ANA (1969-2005)
ESTAÇÃO 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05
46400000 ## ## ## ##
46415000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46420000 4 ## ## ## ## ##
46455000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46490000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46520000 11 ## ## ## ## ##
46530000 ## ## ## ##
46543000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## 62 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46550000 92 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46555000 24 ## ## ##
46570000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46590000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46610000 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46650000 92 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46675000 92 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
46784000 13 ## ## ##
46902000 92 ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ##
Anos com disponibilidade de dados
Anos com falhas na disponibilidade dos dados
80
Figura 5.22 - Localização das estações fluviométricas e suas respectivas áreas de drenagem.
5.2.3 - Dados climáticos
Quanto aos dados climáticos, foram utilizadas 5 estações meteorológicas operadas pelo
Instituto Nacional de Meteorologia – INMET e disponibilizados pela ANA via plataforma
Hidroweb, conforme apresentado na tabela 5.6, que estão dispostos conforme indicado na
figura 5.23.
Tabela 5.6 - Estações meteorológicas.
Código - Estação Meteorológica
01143005 – Santa Rita de Cássia
01144008 – Barra
01246003 – Taguatinga
01244010 – Barreiras
01343018 - Bom Jesus da Lapa
!(
!(
!(!( !(
!(
!(!(
!(!(
!(
!(!(
!(
!(
!(
!(
Rio Grande
Rio Branco
Rio de Ondas
Rio das F
êmeas
Vereda de Coco
Rio Marimbu
Rio da Estiva ou Galheirão
Rio Cabeceiras de Pedras
Rio de Janeiro
Rio Bom Jesus
Ria
ch
o d
a C
an
a B
rava
46902000
46675000
4665000046784000
4659000046570000
46610000
46543000
4655000046520000
4655500046530000
464900004645500046415000
46420000
46400000
0 25 50 75 100Km
±
81
Os dados climáticos que são solicitados pelo MGB-IPH são temperatura média diária,
umidade relativa do ar, velocidade do vento, pressão atmosférica e horas de insolação, nem
todas as estações meteorológicas usadas neste trabalho contam com todos esses dados, e
para os dias em que não há dados disponíveis são utilizadas as médias mensais históricas,
que fazem parte da base de dados internas do próprio modelo,
Figura 5.23 - Localização das estações meteorológicas.
As temperaturas médias diárias registradas pelas estações com esses dados apresentaram
valores mínimos entre 17,1 e 19,0°C, enquanto os valores máximos ficam entre 30,5 a
34,1°C e as médias entre 24,4 e 26,3°C, sendo que a estação de Barreiras foi a que
apresentou maior amplitude. Quanto às médias mensais, o mês de julho tem os menores
valores enquanto os maiores são registrados em outubro, a figura 5.24 apresenta a variação
dos dados das temperaturas médias diárias e na figura 5.25 são apresentadas as
temperaturas médias mensais.
A umidade relativa do ar das estações tem média variando de 49,2 a 61,0%, sendo que as
estações meteorológicas localizadas mais ao norte tiveram valores menores que as demais,
a estação de Barra, que também é a estação mais oriental, tem a menor média. Os meses
mais secos são agosto e setembro, enquanto que os meses mais úmidos são entre dezembro
82
e março, dependendo da localização da estação meteorológica. As figuras 5.26 e 5.27
apresentam as respectivamente a variação dos dados de umidade relativa e as médias
mensais para cada estação.
Figura 5.24 – Variação das temperaturas médias diárias do período entre 1969-2005.
Figura 5.25 - Variação das temperaturas médias mensais do período entre 1969-2005.
Figura 5.26 - Variação da umidade relativa do ar na área de estudo entre 1969-2005.
0.00
10.00
20.00
30.00
jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Temperaturas médias mensais (°C)
Santa Rita de Cássia Barra Barreiras Taguatinga Bom Jesus da Lapa
83
Figura 5.27 - Variação mensal da umidade relativa do ar no período entre 1969-2005.
Os dados de velocidade do vento são escassos nas estações meteorológicas utilizadas neste
trabalho, apenas a estação de Taguatinga possui esses dados, ainda assim com muitas
falhas, com dados disponíveis em somente 27% do período estudado, com velocidade do
vento diária média de 1,6 m/s, as maiores velocidades ocorrem entre os meses de junho e
setembro, nas demais estações é considerado que a velocidade média mensal é de 1,2 m/s.
A figura 5.28 apresenta a variação mensal média da velocidade do vento.
Figura 5.28 - Variação mensal média da velocidade do vento no período entre 1969-2005.
As pressões atmosféricas médias variam de 945,4 e 964,6 kPa, com valores máximos entre
959,7 e 972,8 kPa e mínimo entre 936,7 e 955,6 kPa, a estação de Taguatinga é a que
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Média mensal da umidade relativa do ar
Santa Rita de Cássia Barra Barreiras Taguatinga Bom Jesus da Lapa
0
0.5
1
1.5
2
2.5
jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Velocidade do vento (m/s)
84
registra as menores pressões atmosféricas, enquanto que na estação de Santa Rita de Cássia
é que tem os maiores valores. A figura 5.29 apresenta a distribuição dos dados de pressão
atmosférica em cada estação meteorológica.
Figura 5.29 - Variação da pressão atmosférica no período entre 1969-2005.
Os dados de insolação demonstram que os meses de julho e agosto são os de maiores
valores e fevereiro o menor. A média varia de 6,3 a 8,3 horas de insolação por dia, e os
valores máximos a 12,7 horas. A figura 5.30 apresenta a distribuição dos dados em cada
estação meteorológica e na figura 5.31 são apresentadas as variações mensais.
Figura 5.30 - Variação das horas de insolação diárias entre o período de 1969-2005.
85
Figura 5.31 - Variação mensal das horas de insolação diária no período entre 1969-2005.
0
2
4
6
8
10
12
jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez
Insolação (horas)
Santa Rita de Cássia Barra Barreiras Taguatinga Bom Jesus da Lapa
86
6 - RESULTADOS
A área de estudo, como já citado, contém 17 postos fluviométricos, dos quais 11 foram
utilizados para a calibração do modelo e foram utilizados para análise das mudanças de
vazão por conta das mudanças na cobertura e uso do solo. A seguir serão apresentadas as
análises dessas mudanças para as bacias a montante do posto fluviométrico Nova Vida-
Montante – 46590000 e do posto Boqueirão – 46902000.
A bacia a montante do posto Nova Vida-Montante foi escolhida por ter sido uma das sub-
bacias onde houve uma das maiores mudanças na cobertura e uso do solo durante o
período estudado e por ser representativa em relação às bacias a oeste da área de estudo,
que é a região onde há maior atividade agrícola. A bacia a montante do posto Boqueirão,
por sua vez representa toda a área de estudo.
6.1 - BACIA A MONTANTE DO POSTO FLUVIOMÉTRICO NOVA VIDA-
MONTANTE
O Posto fluviométrico Nova Vida-Montante fica localizado no Rio Branco e abrange parte
dos municípios de Barreiras, Luís Eduardo Magalhães e Riachão das Neves, esta bacia tem
uma área de 7.530,8 km². É uma bacia que em 1980 era quase completamente coberta por
vegetação natural, com apenas 0,01% coberta por pastagens e sem a ocorrência de culturas
agrícolas. No segundo período de análise, referente à cobertura em 1990 a área com
cobertura natural passou para 79,1%, enquanto cultura agrícola passou para 15,8% e 5,1%
coberta por pastagem, a expansão da agricultura chegou a 40,7% em 2000. A figura 6.1
apresenta a evolução da cobertura e uso do solo para esta bacia.
87
Figura 6.1 - Evolução da cobertura e uso do solo da Bacia a montante do posto fluviométrico Nova
Vida -Montante.
6.1.1 - Calibração do modelo na bacia a montante do posto Nova Vida-Montante
Para a avaliação das alterações nas vazões em decorrência das mudanças na cobertura e
uso do solo, foi realizada a calibração do modelo para situação de cobertura do solo para os
períodos P1(1969-1985), P2 (1986-1995) e P3(1996-2005). O desempenho do modelo para
cada calibração, considerando as vazões mensais, para cada período são apresentadas na
tabela 6.1, onde também são indicados os valores das funções objetivo obtidos nos demais
períodos.
Tabela 6.1 - Desempenho do modelo nos períodos calibrado e nos demais períodos na bacia a
montante do posto Nova Vida-Montante
1980 1990 2000
P1
R² 0,81 - 0,88* 0,72 - 0,79 0,65 - 0,73
R²log 0,74 - 0,84* 0,66 - 0,76 0,62 - 0,71
ΔV 0,02 - 0,03* 0,06 - 0,07 0,08 - 0,09
P2
R² 0,84 - 0,91 0,85 - 0,89* 0,75 - 0,84
R²log 0,77 - 0,88 0,84 - 0,89* 0,75 - 0,87
ΔV -0,04 - 0,01 0,01 - 0,05* 0,03 - 0,07
P3
R² 0,75 - 0,77 0,78 - 0,80 0,82 - 0,83*
R²log 0,57 - 0,61 0,75 - 0,77 0,84 - 0,85*
ΔV -0,07 - -0,06 -0,05 - -0,04 -0,02 - -0,01*
* Período calibrado
100.0%
79.1%
54.6%
0
15.8%
40.7%
0.0%5.1% 4.8%
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
60.0%
70.0%
80.0%
90.0%
100.0%
1980 1990 2000
Uso do solo
Natural Cultura Pastagem
88
Observa-se que o modelo apresentou bons ajustes às calibrações, conforme indicado pelos
valores das funções objetivo, no entanto, nos períodos em que não foi realizada a
calibração, observa-se que houve dificuldade em representar as vazões mínimas. Nas
figuras 6.2. 6.3 e 6.4 são apresentados os 30 melhores hidrogramas para o posto e é
possível verificar as diferenças de ajuste entre os períodos calibrados e os demais.
Incialmente estas diferenças poderiam ser atribuídas às diferenças na cobertura do solo em
cada período, no entanto é necessária a realização de testes estatísticos para confirmar se
realmente se trata de mudança real ou apenas de uma variação decorrente das incertezas
inerentes ao processo de modelagem, os testes para esta confirmação são apresentados a
seguir.
89
Figura 6.2 – Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante – calibração no período entre junho de 1976 e 1985.
20
40
60
80
100
120
140
6-1
97
61
2-1
97
66
-19
77
12
-19
77
6-1
97
81
2-1
97
86
-19
79
12
-19
79
6-1
98
01
2-1
98
06
-19
81
12
-19
81
6-1
98
21
2-1
98
26
-19
83
12
-19
83
6-1
98
41
2-1
98
46
-19
85
12
-19
85
6-1
98
61
2-1
98
66
-19
87
12
-19
87
6-1
98
81
2-1
98
86
-19
89
12
-19
89
6-1
99
01
2-1
99
06
-19
91
12
-19
91
6-1
99
21
2-1
99
26
-19
93
12
-19
93
6-1
99
41
2-1
99
46
-19
95
12
-19
95
6-1
99
61
2-1
99
66
-19
97
12
-19
97
6-1
99
81
2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
6-2
00
21
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00
26
-20
03
12
-20
03
6-2
00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
P1 P2 P3
0
200
400
600
Vazões observadas
Vazões simuladas
90
Figura 6.3 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante – calibração no período entre junho de 1986 e 1995.
20
40
60
80
100
120
140
6-1
97
61
2-1
97
66
-19
77
12
-19
77
6-1
97
81
2-1
97
86
-19
79
12
-19
79
6-1
98
01
2-1
98
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-19
81
12
-19
81
6-1
98
21
2-1
98
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-19
83
12
-19
83
6-1
98
41
2-1
98
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85
12
-19
85
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98
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2-1
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87
12
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87
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98
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2-1
98
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12
-19
89
6-1
99
01
2-1
99
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91
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-19
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6-1
99
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2-1
99
26
-19
93
12
-19
93
6-1
99
41
2-1
99
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-19
95
12
-19
95
6-1
99
61
2-1
99
66
-19
97
12
-19
97
6-1
99
81
2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
6-2
00
21
2-2
00
26
-20
03
12
-20
03
6-2
00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
P1 P2 P3
0
200
400
600
Vazões observadas
Vazões simuladas
91
Figura 6.4 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Nova Vida-Montante – calibração no período entre junho de 1996 e 2005.
20
40
60
80
100
120
140
6-1
97
61
2-1
97
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-19
77
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-19
77
6-1
97
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2-1
97
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-19
79
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-19
79
6-1
98
01
2-1
98
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-19
81
12
-19
81
6-1
98
21
2-1
98
26
-19
83
12
-19
83
6-1
98
41
2-1
98
46
-19
85
12
-19
85
6-1
98
61
2-1
98
66
-19
87
12
-19
87
6-1
98
81
2-1
98
86
-19
89
12
-19
89
6-1
99
01
2-1
99
06
-19
91
12
-19
91
6-1
99
21
2-1
99
26
-19
93
12
-19
93
6-1
99
41
2-1
99
46
-19
95
12
-19
95
6-1
99
61
2-1
99
66
-19
97
12
-19
97
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99
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2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
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00
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03
12
-20
03
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00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
P1 P2 P3
0
200
400
600
Vazões observadas
Vazões simuladas
92
6.1.2 - Comparação entre as vazões simuladas e as vazões observadas no posto Nova
Vida - Montante
Tendo em vista as incertezas na estimativa dos parâmetros, a avaliação das mudanças no
regime de vazões causadas pelas mudanças na cobertura e uso do solo é realizada pela
análise de 30 séries de vazões simuladas, geradas pelos melhores conjuntos de parâmetros
obtidos na calibração do período de referência P1.
Considerando as vazões mensais, os resíduos das simulações com a calibração do primeiro
período foram em média -0,018 no período P1 e -0,073 e -0,094 nos períodos P2 e P3
respectivamente. Os valores negativos indicam que a vazão sofreu redução por conta das
mudanças no uso do solo. A figura 6.5 apresenta os resíduos obtidos em cada período,
considerando a calibração realizada no primeiro período como simulação de controle.
Figura 6.5 - Resíduos das vazões mensais simuladas com os parâmetros obtidos na calibração do
primeiro período – P1.
O teste de Mann-Whitney confirmou, com significância de 5%, que os resíduos dos
períodos P2 e P3 são estatisticamente diferentes dos resíduos do P1, o que indica que
houveram mudanças nas vazões e, considerando que as condições climáticas são as
mesmas, estas mudanças são por conta das mudanças na cobertura e uso do solo. Como
apresentado no item 4.1.1, o teste também foi realizado com os resíduos do mesmo período
e foi constatado que dentro do mesmo período não há mudanças, o que confirma a
capacidade do modelo em detectar que os as mudanças na cobertura e uso do solo
causaram mudanças nas vazões mensais do Rio Branco.
93
Na tabela 6.2 são apresentados os valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos
resíduos obtidos em cada período, também são apresentadas as mesmas estatísticas dos
valores de p, que foram obtidos do teste de Mann-Whitney e que representam como os
resíduos de cada período são mais semelhantes ou mais diferentes que os resíduos do
período de referência. Quanto maior o valor de p, mais semelhantes são as amostras, de
forma que se este valor for superior a 0,05, já não se pode afirmar com significância de
5%, que as duas amostras são diferentes.
Tabela 6.2 – Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões mensais no posto Nova Vida-Montante.
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos -0,039 -0,113 – 0,112 -0,080 -0,179 – 0,051 -0,087 -0,200 – 0,011
p 1,7 x10-5 (0,97 – 3,1) x10-5 1,1 x10-8 (0,45 – 2,9) x10-8
Observa-se no período P1 que a mediana dos resíduos das vazões mensais é próxima a zero
e oscila igualmente, em torno de 11% maior ou menor que a vazão observada. No período
P2, os resíduos são menores que em P1 e os valores de p confirmam a diferença entre os
dois períodos e no período P3 os resíduos são ainda menores, indicando maior efeito das
mudanças no uso do solo sobre as vazões mensais.
Embora as diferenças entre os valores dos resíduos dos períodos P2 e P3 não seja tão
acentuada, os valores de p demonstram que essa diferença se torna mais consistente no
período P3, quando as alterações no uso do solo foram mais intensas. A grande
variabilidade dos valores de p revela a importância de estar se considerando as incertezas
paramétricas com a utilização de vários conjuntos de parâmetros para realizar a análise dos
efeitos das mudanças na cobertura e uso do solo sobre o regime de vazões.
Em relação às vazões médias anuais, os resíduos das simulações com a calibração do
primeiro período foram em média -0,029 no período calibrado, no período P2 o valor
médio dos resíduos foi -0,063 e -0,083 no período P3, os valores são ligeiramente menores
que os verificados em relação às médias mensais. A figura 6.6 apresenta os resíduos
obtidos em cada período, considerando a calibração realizada no primeiro período como
simulação de controle.
94
Figura 6.6 - Resíduos das médias anuais das vazões simuladas com os parâmetros obtidos na
calibração do primeiro período-P1.
Observa-se que as variações dos resíduos dos 3 períodos se superpõem, o que não permite
descartar a hipótese de que as variações observadas são apenas decorrentes das incertezas
do modelo, portanto, não é possível afirmar que as variações das vazões ocorreram por
conta das mudanças no uso da terra. Os testes estatísticos realizados para todos os períodos
indicaram que não houve mudança significativa nas vazões (p ≥0,05). A tabela 6.3
apresenta as medianas e os percentis (10 e 90 %) dos resíduos das vazões médias anuais e
dos valores de p obtidos do teste de Mann-Whitney.
Tabela 6.3 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões médias anuais no posto Nova Vida-Montante.
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos -0,048 -0,087 – 0,054 -0,076 -0,144 – 0,028 -0,073 -0,164 – -0,019
p 0,28 0,28 – 0,32 0,15 0,13 – 0,18
Os resíduos das vazões mínimas anuais, para o período de calibração foi em média -0,06 e
apresentou uma variação maior que a dos demais períodos com valor mínimo de -0,28 e
máximo de 0,18, enquanto os demais períodos tiveram valores médios menores -0,16 e -
0,17 respectivamente para P1 e P2. A figura 6.7 apresenta os resíduos das vazões mínimas
de todas as simulações em todos os períodos baseados na calibração com condições de uso
do solo de 1980.
95
Figura 6.7 - Resíduos das vazões mínimas simuladas com os parâmetros obtidos na calibração do
primeiro período-P1
Os resíduos com valores negativos indicam que as vazões mínimas diminuíram em
consequência das mudanças do uso do solo na bacia, no entanto a grande variação nos
resíduos do período de referência implicaram que em 4 das 30 simulações o teste
estatístico não indicou alterações das vazões para o período P2 e no período P3 uma das
simulações apresentou resultado semelhante (p ≥ 0,05). A tabela 6.4 apresenta as
medianas e os percentis (10 e 90%) dos valores dos resíduos e dos valores de p obtidos
pelo teste de Mann-Whitney.
Tabela 6.4 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões mínimas no posto Nova Vida-Montante.
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos -0,05 -0,20 – 0,133 -0,170 -0,226 – -0,067 -0,158 -0,263 – -0,093
p 0,035 0,035 – 0,054 0,028 0,028 – 0,035
Observa-se que no período P2, o valor de p do percentil de 90% é um pouco superior ao
limiar de aceitabilidade da ocorrência de mudanças nas vazões mínimas, o que pode ser
atribuído à variabilidade dos resíduos das vazões mínimas no período P1, que faz com que
alguns elementos da amostra referência se confundam com os da amostra comparada.
Embora a distribuição dos resíduos do período de referência seja aproximadamente
simétrica em torno de zero, a diferença entre os percentis de 10 e 90% é a maior dos 3
períodos analisados, o que causou este efeito até no período P3 em que uma das
96
comparações, entre as 30, não constatou mudanças, mas nesse período o percentil de 90%
dos valores de p ainda aponta que as mudanças nas vazões mínimas são estatísticamente
significativas.
A variabilidade dos valores dos resíduos e os diferentes valores de p obtidos do no teste de
Mann-Whitney em cada análise reforçam a importância de se considerar as incertezas do
modelo para evitar se chegue a conclusões equivocadas sobre os efeitos das mudanças na
cobertura e uso do solo sobre o regime de vazões.
Analisando as variações das vazões médias mensais, anuais e mínimas da bacia a
montante do posto Nova Vida-Montante, verifica-se que houve redução das vazões em
consequência das mudanças ocorridas na cobertura e uso do solo, com excessão das vazões
médias anuais que não apresentaram cofirmação estatística. Trata-se de uma resultado
divergente dos apresentados em bacias experimentais, onde a substituição das florestas por
pasatagens e culturas agrícolas causam o aumentos das vazões (Bosch e Hewlett, 1982), no
entanto é um resultado semelhante ao obtido por Caram (2010) na bacia do Rio Piracicaba
em São Paulo, onde a vegetação natural também era o cerrado.
Cabe ressaltar, que a análise realizada neste trabalho parte da premissa de que as diferenças
entre as vazões simuladas o observadas nos períodos posteriores às alterações no uso do
solo, considerando-se as mesmas condições hidrometeorológicas, são causadas pelas
mudanças na cobertura e uso do solo, no entanto, há a possibilidade de essas mudanças
também ter sido causadas pelo aumento do consumo de água pela irrigação das culturas
agrícolas, que tem aumentado com o passar dos anos, como apresentado no item 5.1.3.
6.1.3- Comparação dos parâmetros da bacia a montante do posto Nova Vida-
Montante
A comparação dos parâmetros obtidos em cada calibração foi realizada para detectar
mudanças na hidrologia da bacia em complemento à comparação dos resíduos entre as
vazões observadas e simuladas. As figuras 6.8 e 6.9 apresentam a variabilidade dos
parâmetros para cada URH em cada período de calibração e os valores de referência
recomendados nos manuais do modelo.
97
Figura 6.8 - Variabilidade de parâmetros Wm, b, Kbas e Kint obtidos nas calibrações de P1, P2 e
P3, que se apresentam agrupados em cada URH.
Figura 6.9 - Variabilidade de parâmetros Wc, CS, CI e CB obtidos nas calibrações de P1, P2 e P3,
que se apresentam agrupados em cada URH.
O parâmetro referente à capacidade máxima de armazenamento da água do solo Wm,
apresentou valores bem superiores à faixa padrão recomendada no manual do modelo, que
98
é de 50 a 1000 mm, esta situação em parte é justificável pelas características físicas da
região, que possuem solos muito profundos e de alta condutividade (Moreira e Silva,
2010), também merecendo destaque os parâmetros referentes aos tempos de retardo da
bacia, CS, CI e CB. Valores para esses parâmetros, com ordem de grandeza diferentes das
recomendadas pelo modelo, foram obtidos para diversas sub-bacias da Bacia do Rio São
Francisco conforme apresentado no estudo de Silva (2005).
Na tabela 6.5 apresenta os resultados do teste de Mann-Whitney comparando os
parâmetros obtidos na calibração de cada período. Na tabela, o sinal “+” indica que foi
detectada mudança dos valores dos parâmetros, o sinal “–” indica que não se pode afirmar
que houve mudança. Na coluna P1-P1, é apresentada a comparação dos parâmetros do
mesmo período e o símbolo + indica que houve um resultado falso positivo para detecção
de mudança.
Tabela 6.5 - Resultados do teste de Mann-Whitney para a comparação dos parâmetros obtidos na
calibração de cada período na bacia a montante do posto Nova Vida-Montante.
URH Parâmetro P1-P1 P1-P2 P1-P3
Alto Natural
Wm - + +
b + + +
Kbas - + +
Kint - + +
Wc - + -
Alto-Pastagem
Wm + + +
b - - +
Kbas - - +
Kint - + +
Wc - - +
Baixo-Natural
Wm - - +
b + + +
Kbas - + -
Kint + + +
Wc - + -
Baixo-Pastagem
Wm + - -
b - + -
Kbas - + -
Kint - + +
Wc - - -
CS + + +
CI - - +
CB - + +
99
Na comparação dos valores dos parâmetros obtidos pelas calibrações de cada período, por
conta da grande variabilidade, os resultados do teste estatístico não apresentaram um
padrão suficiente para se chegar a uma conclusão sobre se as mudanças dos valores dos
parâmetros são devidas às mudanças no uso do solo. O teste foi realizado comparando os
conjuntos de parâmetros de cada período e também foi realizada a comparação entre os
parâmetros de uma mesma calibração, que na tabela 6.6 corresponde à coluna de P1-P1, o
sinal “+” apresentado nesta coluna indica que foi detectada mudança no valor do
parâmetro, tendo em vista que os valores analisados nesta coluna são do mesmo período,
esses valores indicam que as considerações devem ser tomadas com cautela, sob o risco da
ocorrência de falsos-positivos para a detecção de mudanças. Esta dificuldade em detectar
mudanças dos parâmetros devidas às mudanças na cobertura e uso do solo também foi
encontrada por Gebrehiowt et al. (2013) que utilizaram esta mesma metodologia com o
modelo HBV na bacia do Rio Nilo Azul na Etiópia.
As mudanças nos valores dos parâmetros são mais acentuadas que as mudanças das
vazões, como pode-se ver na comparação dos hidrogramas, o que se deve à complexidade
das inter-relações entre os parâmetros, que permite que diferentes conjuntos de parâmetros
associados a diferentes estruturas de modelo apresentem respostas equivalentes, o que
caracteriza o conceito de equifinalidade (Beven e Freer, 2001).
6.1.4 - Comparação entre as simulações com diferentes conjuntos de parâmetros da
bacia a montante do posto Nova Vida-Montante
Como visto acima, a comparação entre os valores de cada parâmetro é muito complexa e
de difícil compreensão, por isso mais interessante do que as diferenças nos valores dos
parâmetros individuais, são as implicações das mudanças das respostas da bacia a
diferentes conjuntos de parâmetros combinados (Seibert et al., 2010). Para comparar as
respostas da bacia aos diferentes conjuntos de parâmetros foi realizada a comparação entre
as vazões simuladas com diferentes conjuntos de parâmetros.
A figura 6.10 apresenta os hidrogramas de todas simulações superpostas, onde se pode
observar que as vazões simuldas com os parâmetros do período P3 são menores que as
com parâmetros do período P2, que são menores que as vazões simuladas com parâmetros
do período P1, o que é um indicativo que as mudanças na cobertura e uso do solo causaram
a redução das vazões.
100
A análise dos resíduos das vazões mensais entre as simulações, com conjuntos de
parâmetros obtidos de diferentes calibrações, confirma que os parâmetros obtidos nos
períodos com alteração da cobertura e uso do solo geram vazões menores que dos
parâmetros obtidos no período de referência. Na comparação entre as vazões mensais
obtidas com parâmetros do período P1 e P2, os resíduos foram em média 0,10, entre os
períodos P1 e P3 os valores dos resíduos foram em média 0,15 e entre os períodos P2 e P3,
a diferença foi menor e os valores foram em média 0,05. A tabela 6.6 apresenta os valores
das medianas e dos percentis de 10 e 90 % dos resíduos das simulações obtidas com
parâmetros calibrados em cada período.
Tabela 6.6 – Comparação dos resíduos entre as simulações obtidas com parâmetros calibrados nos
períodos P1, P2 e P3.
Comparação mediana percentil 10% percentil 90%
Vazões
mensais
P1-P2 0,052 -0,016 0,114
P1-P3 0,112 0,038 0,161
P2-P3 0,056 0,014 0,097
Vazões
médias
anuais
P1-P2 0,044 -0,002 0,097
P1-P3 0,110 0,063 0,154
P2-P3 0,067 0,020 0,109
Vazões
mínimas
P1-P2 0,010 0,041 0,149
P1-P3 0,150 0,128 0,176
P2-P3 0,050 0,011 0,094
Os resíduos das vazões mensais e vazões anuais obtidos com parâmetros calibrados nos
períodos P1 e P2 não satisfizeram as condições para se considerar que houve mudança
significativa, pois, a mediana dos resíduos foi menor que 10% e os percentis de 10 e 90%
não apresentaram o mesmo sinal, nas demais comparações foi constatada que houve
mudanças. As maiores diferenças foram entre os períodos P1 e P3, o que era esperado já
que são os períodos mais afastados entre si e quando as alterações na cobertura e uso do
solo são maiores.
101
Figura 6.10 - Hidrogramas obtidos com parâmetros dos períodos P1, P2 e P3 no posto Nova Vida-Montante.
102
6.2- BACIA A MONTANTE DO POSTO FLUVIOMÉTRICO BOQUEIRÃO
O posto fluviométrico Boqueirão é localizado no Rio Grande e é o principal posto da área
de estudo pois suas vazões representam o conjunto de toda a área de estudo, a bacia tem
uma área de 46.734,3 km². Em 1980 a bacia tinha 95,9% de sua área coberta com
vegetação natural de cerrado e transição do cerrado para a caatinga e ainda não haviam
sido implantadas culturas agrícolas. Em 1990 a área de cobertura natural passou para
82,1%; 9,7% coberta por pastagens e 8,2% de culturas agrícolas. Em 2000 a área ocupada
por vegetação natural era de 68,6%. A figura 6.11 apresenta a evolução da cobertura e uso
do solo da bacia durante o período do estudo.
Figura 6.11 - Evolução da cobertura e uso do solo da Bacia a montante do posto fluviométrico
Boqueirão.
6.2.1 - Calibração do modelo na bacia a montante do posto Boqueirão
A calibração do modelo para os diferentes períodos obteve bons valores para as funções
objetivos, confirmando a capacidade do modelo em representar as vazões da região.
Considerando as vazões mensais, nos períodos calibrados, os coeficientes de eficiência de
Nash-Sutcliffe das vazões e do logaritmo das vazões foram superiores 0,7, sofrendo algum
decaimento para os demais períodos, especialmente nas vazões mais baixas. A tabela 6.7
apresenta o desempenho do modelo para cada período e para cada calibração. Nas figuras
95.9%
82.1%
68.6%
8.2%
21.0%
4.1%9.7% 10.5%
0.0%
20.0%
40.0%
60.0%
80.0%
100.0%
1980 1990 2000
Uso do Solo
Natural cultura pastagem
103
6.12, 6.13 e 6.14 são apresentados os 30 melhores hidrogramas de cada calibração para o
período de estudo.
Pode-se observar pela figura 6.12 que nos períodos posteriores à calibração, quando
ocorreram as mudanças no uso do solo, as vazões simuladas se afastam das observadas,
indicando que as vazões sofreram redução, pois como as precipitações e o clima da bacia
são os mesmos, essa diferença não deveria ser tão grande se não tivesse ocorrido mudanças
no uso solo.
Tabela 6.7 - Desempenho do modelo nos períodos calibrados e nos demais períodos da bacia a
montante do posto Boqueirão
1980 1990 2000
P1
R² 0,82 - 0,84* 0,80 - 083 0,72 - 0,76
R²log 0,79 - 0,81* 0,75 - 0,80 0,67 - 0,72
ΔV -0,02 - -0,01* 0,06 - 0,07 0,09 - 0,11
P2
R² 0,56 - 0,69 0,79 - 0,87* 0,84 - 0,90
R²log 0,30 - 0,57 0,78 - 0,88* 0,84 - 0,90
ΔV -0,16 - -0,12 -0,08 - -0,05* -0,05 - -0,01
P3
R² 0,71 - 0,74 0,83 - 0,86 0,88 - 0,89*
R²log 0,50 - 0,55 0,85 - 0,88 0,89 - 0,90*
ΔV -0,12 - -0,11 -0,06 - -0,04 -0,02 - -0,01*
* Período calibrado
104
Figura 6.12 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com os parâmetros do período P1
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1-1
96
98
-19
69
2-1
97
08
-19
70
2-1
97
18
-19
71
2-1
97
28
-19
72
2-1
97
39
-19
76
3-1
97
79
-19
77
3-1
97
89
-19
78
3-1
97
99
-19
79
3-1
98
09
-19
80
3-1
98
19
-19
81
3-1
98
29
-19
82
3-1
98
39
-19
83
3-1
98
49
-19
84
3-1
98
51
-19
86
8-1
98
62
-19
87
10
-19
87
4-1
98
81
0-1
98
84
-19
89
10
-19
89
4-1
99
01
0-1
99
04
-19
91
10
-19
91
4-1
99
21
0-1
99
24
-19
93
10
-19
93
4-1
99
41
0-1
99
44
-19
95
10
-19
95
5-1
99
61
1-1
99
66
-19
97
12
-19
97
6-1
99
81
2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
6-2
00
21
2-2
00
26
-20
03
12
-20
03
6-2
00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
P3
0
200
400
600P1 P2
Vazões observadas
Vazões simuladas
105
Figura 6.13 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com parâmetros do período P2
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1-1
96
98
-19
69
2-1
97
08
-19
70
2-1
97
18
-19
71
2-1
97
28
-19
72
2-1
97
39
-19
76
3-1
97
79
-19
77
3-1
97
89
-19
78
3-1
97
99
-19
79
3-1
98
09
-19
80
3-1
98
19
-19
81
3-1
98
29
-19
82
3-1
98
39
-19
83
3-1
98
49
-19
84
3-1
98
51
-19
86
8-1
98
62
-19
87
10
-19
87
4-1
98
81
0-1
98
84
-19
89
10
-19
89
4-1
99
01
0-1
99
04
-19
91
10
-19
91
4-1
99
21
0-1
99
24
-19
93
10
-19
93
4-1
99
41
0-1
99
44
-19
95
10
-19
95
5-1
99
61
1-1
99
66
-19
97
12
-19
97
6-1
99
81
2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
6-2
00
21
2-2
00
26
-20
03
12
-20
03
6-2
00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
0
200
400
600P1 P2 P3
Vazões observadas
Vazões simuladas
106
Figura 6.14 - Conjunto dos 30 melhores hidrogramas do posto Boqueirão obtidos com parâmetros do período P3
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1-1
96
98
-19
69
2-1
97
08
-19
70
2-1
97
18
-19
71
2-1
97
28
-19
72
2-1
97
39
-19
76
3-1
97
79
-19
77
3-1
97
89
-19
78
3-1
97
99
-19
79
3-1
98
09
-19
80
3-1
98
19
-19
81
3-1
98
29
-19
82
3-1
98
39
-19
83
3-1
98
49
-19
84
3-1
98
51
-19
86
8-1
98
62
-19
87
10
-19
87
4-1
98
81
0-1
98
84
-19
89
10
-19
89
4-1
99
01
0-1
99
04
-19
91
10
-19
91
4-1
99
21
0-1
99
24
-19
93
10
-19
93
4-1
99
41
0-1
99
44
-19
95
10
-19
95
5-1
99
61
1-1
99
66
-19
97
12
-19
97
6-1
99
81
2-1
99
86
-19
99
12
-19
99
6-2
00
01
2-2
00
06
-20
01
12
-20
01
6-2
00
21
2-2
00
26
-20
03
12
-20
03
6-2
00
41
2-2
00
46
-20
05
12
-20
05
0
200
400
600P1 P2 P3
Vazões observadas
Vazões simuladas
107
6.2.2 - Comparação entre as vazões simuladas e as vazões observadas no posto
Boqueirão
Os residuos do período P1 foram em média 0,03, no perído P2 -0,08 e no período P3 -0,12.
Os valores negativos dos resíduos dos períodos posteriores às mudanças no uso do solo são
um indicador de que as vazões diminuíram, o teste de Mann-Whitney indicou que há
mudanças significativas entre um período e outro, no entanto o teste também apontou
mudanças até mesmo dentro do período P1, o que se trata de uma falsa detecção de
mudança. A figura 6.15 apresenta os resíduos obtidos em cada um dos períodos.
Figura 6.15 - Resíduos das vazões mensais obtidas com parâmetros do período P1.
No período P1 houveram muitos pontos atípicos, o que pode ser a razão pela qual o teste
de Mann-Whitney detectou uma falsa mudança, como apresentado na tabela 6.8. As vazões
mensais simuladas para o período P2 indicam que houve uma redução média de 6,0% e do
período P3, uma redução de 8,2% das vazões mensais por conta da mudança no uso do
solo, são valores equivalentes aos valores da bacia a montante do posto Nova Vida-
Montante, mas naquela bacia, as houve uma redução de cobertura natural de 20% do
período P1 para P2, enquanto que na bacia do posto Boqueirão essa redução foi de 13%.
Esses valores devem ser considerados com cuidado uma vez que o modelo indicou falsas
mudanças no mesmo período.
Na tabela 6.8 são apresentados os valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos
resíduos entre as vazões observadas e simuladas com parâmetros do período de referência
P1 e os valores de p obtidos do teste de Mann-Whitney.
108
Tabela 6.8 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões mensais no posto Boqueirão.
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos 0,026 -0,128 – 0,173 -0,102 -0,179 – 0,048 -0,130 -0,254 – 0,021
p 2,0 x10-13 (1,3 – 4,4) x10-13 5,1 x10-19 (0,3 – 10) x10-19
Observa-se que os valores dos resíduos apresentam grande variação, especialmente no período P1,
que é decorrente das incertezas do modelo e dos parâmetros, uma variabilidade tão acentuada que
não permite distinguir se as diferenças dos resíduos entre um período são causadas pelas alterações
na cobertura e uso do solo ou pelas incertezas do modelo.
Como descrito no item 4.1.1, é realizado o teste de Mann-Whitney com os resíduos do período de
referência, que é divido em duas sub-amostras que são tratadas como amostras diferentes. Na
análise das vazões mensais, os valores de p que foram obtidos tem mediana de 7x10-4, que embora
seja um valor que caracteriza que as duas sub-amostras, com significância de 5%, não podem ser
consideradas como sendo da mesma população, observa-se que os valores de p tem ordem de
grandeza bem diferentes entre si. De todo modo, como já descrito acima, a grande variabilidade dos
resíduos das vazões mensais no período de referência não permite confirmar que as mudanças
foram causadas pelas alterações no uso do solo e reforçam ainda mais a importância de se levar em
consideração as incertezas do modelo nesse tipo de análise.
Em relação às vazões anuais, os resíduos do período P1 apresentaram uma variação maior
que as dos demais, mas bem menores que os resíduos das vazões mensais. Os resíduos de
cada período estão bem estratificados, com pouca sobreposição entre seus valores,
demonstrando que houveram mudanças nas vazões em decorrências das mudanças na
cobertura e uso do solo.
No período P1 o valor médio dos resíduos foi 0,16, enquanto que nos períodos P2 e P3 foi
-0,07 e -0,11 respectivamente. O teste de Mann-Whitney confirmou essas diferenças de um
período para outro, e ao contrário do que ocorreu com as vazões mensais, não foi
verificado a ocorrência de falsa detecção de mudança no período de referência. Na tabela
6.9 são apresentados as medianas e os percentis de10 e 90% dos valores dos resíduos das
vazões anuais e dos valores de p do teste de Mann-Whitney.
109
A figura 6.16 apresenta os resíduos das vazões anuais, onde pode-se observar a
uniformidade do comportamento de cada período e visualizar as mudanças confirmadas
pelo teste estatístico com significância de 5%.
Figura 6.16 - Resíduos das vazões médias anuais com parâmetros obtidos na calibração do período
P1.
Tabela 6.9 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões médias anuais no posto Boqueirão
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos 0,032 -0,094 – 0,104 -0,056 -0,127 – -0,018 -0,105 -0,210 – -0,031
p 0,026 0,026 – 0,041 0,002 0,001 – 0,002
A redução de 13% da vegetação natural no período P2 em relação a P1 causaram uma
redução na vazão anual média de 6,2% e a redução de 27% da vegetação natural causou
uma redução média de 9,6% na vazão média anual no período P3.
Para as vazões mínimas, os resíduos apresentaram características semelhantes às vazões
anuais, com uma variação maior no período P1 e bem estratificados nos períodos
seguintes, sendo bem visível a diferença de patamares desses valores. No período P1 o
valor médio dos resíduos foi de -0,05 e nos períodos P2 e P3 os valores foram -0,17 e -
0,24, mais uma vez indicando que a substituição da cobertura natural por pastagens e
culturas agrícolas causou a redução nas vazões.
O teste de Mann-Whitney confirmou que houveram mudanças entre os diferentes períodos
e não apresentou falsas detecções no período de referência, na tabela 6.10 são apresentados
110
os valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p
obtidos do teste de Mann-Whitney. A figura 6.17 apresenta os resíduos obtidos em cada
um dos períodos. As vazões simuladas indicam que houve uma redução de 14,2% e 19,5%
nas vazões mínimas nos períodos P2 e P3 respectivamente.
Tabela 6.10 - Valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos e dos valores de p das
vazões mínimas no posto Boqueirão.
P1 P2 P3
mediana percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%) mediana
percentis
(10-90%)
Resíduos -0,040 -0,190 – 0,053 -0,178 -0,208 – -0,104 -0,238 -0,304 – -0,161
p 0,009 0,007 – 0,012 6,3 x10-4 (6,3 – 6,4) x10-4
Figura 6.17 - Resíduos das vazões mínimas simulas com parâmetros obtidos no período P1.
6.2.3 - Comparação dos parâmetros obtidos em diferentes calibrações na bacia do Rio
Grande
Para detectar mudanças na hidrologia da bacia a montante do posto Boqueirão, foram
comparados os parâmetros obtidos nas calibrações com as condições de cobertura e uso do
solo de cada período de estudo. A variabilidade dos parâmetros obtidos em cada período
para cada URH é apresentada na figura 6.18. Na figura, os parâmetros obtidos em cada
período são apresentados em sequência e agrupados por tipo de URH.
111
Figura 6.18 - Variação dos parâmetros obtidos em cada calibração
112
A variabilidade dos parâmetros desta bacia é maior que a verificada na bacia a montante do
posto fluviométrico Nova Vida-Montante porque essa bacia engloba os parâmetros de
outras 10 bacias que foram calibradas a montante.
Na tabela 6.11 é apresentado o resultado o teste de Mann-Whitney para a comparação dos
parâmetros em cada período. O símbolo“+” indica que foi detectada mudança dos valores
dos parâmetros, o símbolo “–” indica que não se pode afirmar que houve mudança. Na
coluna P1-P1, é apresentado a comparação dos parâmetros do mesmo período e o símbolo
“+” indica que houve um resultado falso positivo para detecção de mudança.
Tabela 6.11 - Resultados do teste de Mann-Whitney para a comparação dos parâmetros obtidos na
calibração de cada período.
URH Parâmetro P1-P1 P1-P2 P1-P3
Alto Natural
Wm - + -
b + - +
Kbas - + +
Kint + + -
Wc + + +
Alto-Pastagem
Wm - + +
b - + +
Kbas + + +
Kint - + +
Wc - + +
Baixo-Natural
Wm - + +
b - + -
Kbas - + +
Kint - + +
Wc + - +
Baixo-Pastagem
Wm - - +
b - - +
Kbas - - +
Kint - - +
Wc - + +
CS - + +
CI - - -
CB - + +
Os resultados do teste estatísticos da bacia do Rio Grande foram um pouco mais concisos
que os testes na bacia do Rio Branco, apresentando menos ocorrências de falsos positivos e
maior detecção de mudanças no período P3 do que no período P2, o que era de se esperar
por ter havido maior mudança no uso do solo. De toda forma, assim como na bacia do Rio
Branco, a detecção das mudanças nos parâmetros em virtude das mudanças de uso no solo
113
na bacia ainda é de difícil análise por conta de toda a complexidade existente nas inter-
relações dos parâmetros.
6.2.4 - Comparação entre as vazões simuladas com diferentes conjuntos de
Parâmetros na bacia a montante do posto Boqueirão
Como já citado anteriormente, é mais interessante analisar as respostas da bacia a
diferentes conjuntos de parâmetros do que os valores dos parâmetros em si. Desta forma,
na figura 6.19 são apresentados os hidrogramas obtidos pela calibração do modelo em cada
um dos períodos de estudo. Pode-se notar que as vazões geradas com os parâmetros do
período P1 são maiores que as dos demais, por outro lado, para as vazões mínimas as
vazões obtidas com parâmetros do período P2 são menores que as do período P3. Na tabela
6.12 são apresentados os valores das medianas e dos percentis de 10 e 90% dos resíduos
obtidos entre as vazões simuladas com diferentes conjuntos de parâmetros.
Tabela 6.12 - Comparação dos resíduos entre as simulações obtidas com parâmetros calibrados nos
períodos P1, P2 e P3 na bacia a montante do posto Boqueirão.
Comparação mediana percentil 10% percentil 90%
Vazões
mensais
P1-P2 0,124 0,028 0,221
P1-P3 0,127 0,072 0,172
P2-P3 -0,001 -0,067 0,064
Vazões
médias
anuais
P1-P2 0,124 0,067 0,168
P1-P3 0,124 0,078 0,154
P2-P3 -0,002 -0,033 0,034
Vazões
mínimas
P1-P2 0,194 0,145 0,250
P1-P3 0,161 0,138 0,180
P2-P3 -0,038 -0,090 -0,001
114
Figura 6.19 - Hidrogramas obtidos com parâmetros dos períodos P1, P2 e P3 no posto Boqueirão
100
200
300
400
500
600
700
800
9001
-19
69
7-1
96
91
-19
70
7-1
97
01
-19
71
7-1
97
11
-19
72
7-1
97
21
-19
73
7-1
97
31
-19
74
7-1
97
41
-19
75
7-1
97
51
-19
76
7-1
97
61
-19
77
7-1
97
71
-19
78
7-1
97
81
-19
79
7-1
97
91
-19
80
7-1
98
01
-19
81
7-1
98
11
-19
82
7-1
98
21
-19
83
7-1
98
31
-19
84
7-1
98
41
-19
85
7-1
98
51
-19
86
7-1
98
61
-19
87
7-1
98
71
-19
88
7-1
98
81
-19
89
7-1
98
91
-19
90
7-1
99
01
-19
91
7-1
99
11
-19
92
7-1
99
21
-19
93
7-1
99
31
-19
94
7-1
99
41
-19
95
7-1
99
51
-19
96
7-1
99
61
-19
97
7-1
99
71
-19
98
7-1
99
81
-19
99
7-1
99
91
-20
00
7-2
00
01
-20
01
7-2
00
11
-20
02
7-2
00
21
-20
03
7-2
00
31
-20
04
7-2
00
41
-20
05
7-2
00
5
0
200
400
600
115
Em todas as comparações entre simulações, os parâmetros obtidos do período P1
produziram vazões maiores que os demais, reforçando a constatação de que a alteração na
cobertura e uso do solo da área de estudo causou a redução das vazões. Na comparação
entre as simulações com parâmetros dos períodos P2 e P3 as diferenças entre as vazões
mensais e anuais não foram consideradas significativas, já que não atenderam às condições
apresentadas no item 4.1.3, de valor de mediana superior a 10% ou percentis de 10 e 90%
com o mesmo sinal; se montrando significativas apenas para a comparação das vazões
mínimas.
Em todas as análises, foram detectadas mudanças nas vazões causadas pelas mudanças na
cobertura e uso do solo. Assim como na bacia a montante do posto Nova Vida-Montante,
na bacia do posto Boqueirão, a substituição da cobertura natural por pastagens e culturas
agrícolas causou a redução das vazões, situação que diverge dos estudos realizados em
bacias experimentais, no entanto, deve-se ter em mente que a maior parte desses estudos
foram realizados em florestas que são diferentes do cerrado brasileiro.
Nos estudos experimentais, o aumento das vazões após a remoção da vegetação florestal, é
justificado pela maior evapotranspiração dessa vegetação, que após a sua remoção, deixa
mais água disponível para o escoamento. Esta conclusão parte do princípio que em
florestas a evapotranspiração é maior que em pastagens e culturas agrícolas, no entanto, no
caso do cerrado brasileiro, o estudo realizado por Silva (2003), com medições in loco, fez a
comparação da evapotranspiração do cerrado com pastagens e verificou, que na maior
parte do ano, as pastagens apresentam maior evapotranspiração que o cerrado, sendo que a
evapotranspiração do cerrado só é maior que a da pastagem nos períodos com menor
disponibilidade hídrica.
116
7 - CONCLUSÃO E RECOMENDAÇÕES
O modelo MGB-IPH se mostrou eficiente em reproduzir os hidrogramas da área de estudo,
apresentando bons ajustes em todas as calibrações realizadas, com as maiores deficiências
sendo observadas nos períodos de estiagem.
A consideração das incertezas na detecção das alterações das vazões causadas por
alterações na cobertura e uso do solo se mostrou de grande importância, permitindo que os
resultados obtidos fossem avaliados quanto à sua representatividade e grau de confiança. A
negligência quanto às incertezas envolvidas no processo de modelagem poderia induzir à
consideração de que variações decorrentes da modelagem fossem tratadas como mudanças
na vazão causadas por alterações na cobertura e uso do solo.
Também se mostrou importante a avaliação de mais de uma variável hidrológica, neste
trabalho foram analisadas as vazões mensais, anuais e mínimas. Aliada à consideração das
incertezas, a avaliação de mais de uma variável reforça os resultados.
Quanto às mudanças das vazões causadas pelas mudanças no uso do solo, foi constatado
que a remoção da cobertura natural por pastagens e culturas agrícolas provocou reduções
das vazões nas bacias analisadas. A aplicação da metodologia se mostrou eficiente na
detecção das mudanças, no entanto a quantificação dessas mudanças não se mostrou
conclusiva, uma vez que as mudanças detectadas nas vazões não apresentaram linearidade
com as mudanças na cobertura do solo, sendo que na bacia a montante do posto Boqueirão
as vazões do último período, em que houve maior mudança no uso do solo, apresentaram
alterações equivalentes às do período intermediário.
Os parâmetros obtidos nas calibrações de cada período apresentaram grande variação em
seus valores, quer entre as diferentes bacias quer entre as unidades de resposta
hidrológicas, a quantidade elevada de parâmetros calibrados e essa grande variabilidade
tornou complexa a detecção de mudanças na hidrologia das bacias estudadas, os testes
estatísticos realizados para constatar as mudanças nos parâmetros apresentaram resultados
diversos. Durante as calibrações do modelo não foi realizada uma análise de sensibilidade
sistematizada dos parâmetros, mas apenas consultas às análises de sensibilidade realizadas
em outras regiões, para trabalhos futuros nessa área, visando reduzir a variabilidade dos
parâmetros calibrados, recomenda-se que seja realizada uma análise de sensibilidade
sistematizada e consistente.
117
A comparação das respostas da bacia a diferentes conjuntos de parâmetros confirmou que
ocorreram reduções nas vazões, causadas pelas mudanças no uso do solo em todas as
variáveis hidrológicas analisadas.
O fluxo de água subterrânea das bacias analisadas tem um papel importante na manutenção
das vazões durantes os meses de estiagem e são nesses períodos que o ajuste do modelo se
mostrou menos eficiente, dessa forma, recomenda-se que em trabalhos futuros seja dada
maior ênfase aos fluxos subterrâneos e também às retiradas de água para irrigação de
culturas agrícolas e seus impactos nas vazões dos rios.
118
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